Топикстартер
Член клуба
[neural-university] AI/ML разработчик. Тариф PRO MAX
- Ссылка на картинку
Цель нашего курса - сделать из вас разработчиков, которые могут решить 99% любых востребованных бизнес-задач в сфере AI.
Программа курса:
Блок подготовка
Для тех, кто только начинает свой путь в AI
Google-сервисы и Google colaboratory
Python. Введение. Базовые типы данных
Условные операторы и циклы в python
Структуры данных
Функции и модули
Базовый блок
Базовый блок - это самые основные темы в сфере AI: основы python, нейронных сетей
Библиотеки Numpy и Matplotlib
ООП
Python для анализа данных
Основы Keras. Основы нейронных сетей. Линейный слой (Dense). Переобучение НС. Сверточные нейронные сети
Основы Keras. Обработка текстов. Оценка табличных данных и предсказание временных рядов
Продвинутый блок
Продвинутый блок — это более сложные темы, которые делают вас уже сильным профессиональным AI разработчиком
Написание нейронных сетей с библиотекой Tensorflow. Часть 1
Написание нейронных сетей с библиотекой Tensorflow. Часть 2
Написание нейронных сетей с библиотекой PyTorch. Часть 1
Написание нейронных сетей с библиотекой PyTorch. Часть 2
AutoML: изображения, таблицы, тексты, временные ряды
Компьютерное зрение: обнаружение объектов, сегментация, OCR, OpenCV
Распознавание и генерация речи
Обработка естественного языка: Bert, T5, NER, трансформеры, NLTK, pymorphy2, RNN, LSTM
Основы работы с chatGPT. Промт-инжиниринг. Embedding представление текстов. Алгоритм LangChain. Создание баз знаний. Создание диалога с chatGPT. Соединение нескольких chatGPT моделей
Работа с GigaChat. Запуск и использование SoTA (state of the art) локальных (контурных) моделей
Классическое машинное обучение, кластеризация и рекомендательные системы
Основы Linux и bash
Публикация на сервер, FastApi
Docker
Работа с базами данных: SQL, MS SQL, PostgreSQL, Oracle
Основы распределенной обработки данных: Spark, Hadoop и HDFS
Инструменты и фреймворки для работы с большими данными: PySpark, Hive и ClickHouse
Оркестрация и управление рабочими процессами: AirFlow, MLFlow и MLOps
Инструменты для управления проектами и командной работы: Confluence, Jira, Git и Gitlab
Потоковая обработка данных и контейнеризация: Kafka, CI/CD и Kubernetes
Тариф PRO MAX
30 основных занятий
169 занятий в записи
3 года поддержки куратора и нейро-куратора
Нейро-экзаменатор
Нейро-репетитор
Нейро-проверка ДЗ
Помощь в создании AI проекта
Гарантия трудоустройства
4 стажировки
60 zoom консультаций
Программа курса:
Блок подготовка
Для тех, кто только начинает свой путь в AI
Google-сервисы и Google colaboratory
Python. Введение. Базовые типы данных
Условные операторы и циклы в python
Структуры данных
Функции и модули
Базовый блок
Базовый блок - это самые основные темы в сфере AI: основы python, нейронных сетей
Библиотеки Numpy и Matplotlib
ООП
Python для анализа данных
Основы Keras. Основы нейронных сетей. Линейный слой (Dense). Переобучение НС. Сверточные нейронные сети
Основы Keras. Обработка текстов. Оценка табличных данных и предсказание временных рядов
Продвинутый блок
Продвинутый блок — это более сложные темы, которые делают вас уже сильным профессиональным AI разработчиком
Написание нейронных сетей с библиотекой Tensorflow. Часть 1
Написание нейронных сетей с библиотекой Tensorflow. Часть 2
Написание нейронных сетей с библиотекой PyTorch. Часть 1
Написание нейронных сетей с библиотекой PyTorch. Часть 2
AutoML: изображения, таблицы, тексты, временные ряды
Компьютерное зрение: обнаружение объектов, сегментация, OCR, OpenCV
Распознавание и генерация речи
Обработка естественного языка: Bert, T5, NER, трансформеры, NLTK, pymorphy2, RNN, LSTM
Основы работы с chatGPT. Промт-инжиниринг. Embedding представление текстов. Алгоритм LangChain. Создание баз знаний. Создание диалога с chatGPT. Соединение нескольких chatGPT моделей
Работа с GigaChat. Запуск и использование SoTA (state of the art) локальных (контурных) моделей
Классическое машинное обучение, кластеризация и рекомендательные системы
Основы Linux и bash
Публикация на сервер, FastApi
Docker
Работа с базами данных: SQL, MS SQL, PostgreSQL, Oracle
Основы распределенной обработки данных: Spark, Hadoop и HDFS
Инструменты и фреймворки для работы с большими данными: PySpark, Hive и ClickHouse
Оркестрация и управление рабочими процессами: AirFlow, MLFlow и MLOps
Инструменты для управления проектами и командной работы: Confluence, Jira, Git и Gitlab
Потоковая обработка данных и контейнеризация: Kafka, CI/CD и Kubernetes
Тариф PRO MAX
30 основных занятий
169 занятий в записи
3 года поддержки куратора и нейро-куратора
Нейро-экзаменатор
Нейро-репетитор
Нейро-проверка ДЗ
Помощь в создании AI проекта
Гарантия трудоустройства
4 стажировки
60 zoom консультаций
Показать больше
