Главная›Все курсы›Искусственный интеллект

−10% при полной оплате в течение 10 дней

Искусственный интеллект

Освойте искусственный интеллект: научитесь формулировать задачи, выбирать модели и оценивать качество результатов. Основы машинного обучения, подготовка данных, метрики и валидация, планирование AI‑решений, документация. Дистанционный формат. Итоговый документ.

от 2 750 ₽или от 3 500 ₽/мес

Объёмот 73 ч.

Старт20 апреля

ФорматДистанционно

Квалификацияспециалист по искусственному интеллекту

Записаться на курс Программы и цены

Гос. лицензия№ Л035-01279-64/00197258

2 000+ программПо 350+ направлениям

100% дистанционноУчитесь в удобное время

РассрочкаБез процентов и переплат

Присваиваемая квалификация

специалист по искусственному интеллекту

Требования к слушателям

Наличие высшего или среднего профессионального образования

Документ по окончании

Диплом о профессиональной переподготовке

Запишитесь на курс со скидкой 10%

* При полной оплате в течение 10 дней после заключения договора

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Подготовить к работе с искусственным интеллектом: понимать основы машинного обучения, проектировать AI-решения и оценивать качество моделей.

- Разобрать ключевые подходы в машинном обучении и нейронных сетях
- Освоить методику подготовки данных и построения пайплайна обучения модели
- Научиться планировать разработку AI-решения: постановка задачи, метрики, риски
- Составлять требования к модели и документацию для внедрения и сопровождения

- Термины и архитектуры: нейронные сети, эмбеддинги, трансформеры, LLM
- Методы обучения: supervised/unsupervised, fine-tuning, transfer learning
- Подходы к подготовке данных: разметка, балансировка, train/val/test split
- Метрики и валидация: accuracy, F1, ROC-AUC, кросс-валидация, overfitting
- Основы MLOps: версионирование данных/моделей, мониторинг, дрейф данных

- Формулировать задачу для AI и выбирать тип модели под цель и ограничения
- Разрабатывать план подготовки датасета: источники, требования к качеству, схема разметки
- Подбирать метрики качества и составлять план экспериментов для обучения модели
- Составлять техническое задание на разработку и внедрение AI-решения
- Готовить комплект документации: описание модели, ограничения, требования к данным и мониторингу

Искусственный интеллект - это совокупность методов и алгоритмов, применяемых для программирования компьютеров таким образом, чтобы они могли выполнять задачи, схожие с теми, что обычно выполняют люди. Для того, чтобы стать специалистом по искусственному интеллекту, требуется переподготовка. Курс переподготовки специалистов по искусственному интеллекту поможет практикующим специалистам и начинающим программистам получить практические знания и умения в области искусственного интеллекта. Он поможет студентам изучить принципы и технологии искусственного интеллекта, а также получить необходимые навыки для работы с программными средствами искусственного интеллекта.

Дисциплин для изучения12 шт

Старт обучения20 апреля

Продолжительность3 месяца

Цена за месяц5 000 ₽/мес

Полная стоимость15 000 ₽

Образцы выдаваемого диплома:

Подробнее о программе 560 часов

🔥 При полной оплате в течение 10 дней, после заключения договора — дополнительная скидка 2 500 ₽

Записаться на курс

Дисциплин для изучения5 шт

Старт обучения20 апреля

Продолжительность4 недели

Полная стоимость7 000 ₽

Образец выдаваемого удостоверения:

Подробнее о программе 144 часов

🔥 Оплата программы повышения квалификации «144ч» производится в полном объёме при зачислении

Записаться на курс

Оставьте заявку

Заполните форму на сайте или позвоните нам по телефону. Менеджер свяжется в течение 15 минут.

Заключите договор

Подпишите договор онлайн. Оплатите сразу со скидкой 10% или оформите рассрочку без переплат.

Обучайтесь онлайн

Проходите курс в личном кабинете в удобное время. Лекции, видео и тесты доступны 24/7.

Пройдите аттестацию

Итоговый онлайн-тест или выпускная квалификационная работа — на выбор.

Получите документ

Диплом или удостоверение государственного образца с доставкой по всей России.

Назначение данного предмета заключается в изучении правовых норм и регуляторных требований, связанных с разработкой и внедрением интеллектуальных технологий. Слушатели познакомятся с основами законодательства в области защиты данных, интеллектуальной собственности, этики и ответственности при использовании технологий. Теоретические занятия направлены на формирование понимания правовых рисков и способов их минимизации в профессиональной деятельности.

Данный предмет предназначен для изучения базовых принципов и методов анализа данных, построения моделей и их применения для решения задач. Рассматриваются основные алгоритмы, такие как линейная регрессия, классификация, кластеризация и методы оптимизации. Акцент делается на теоретических аспектах, включая математические основы и принципы работы алгоритмов.

Предназначение данного предмета заключается в изучении основ теории вероятностей и статистики, необходимых для анализа данных и построения математических моделей. Слушатели познакомятся с ключевыми понятиями, такими как случайные величины, распределения, математическое ожидание, дисперсия, корреляция и методы статистического анализа. Эти знания помогут в понимании и разработке алгоритмов, основанных на вероятностных подходах.

Предназначение данного предмета заключается в освоении фундаментальных математических основ, необходимых для понимания и разработки алгоритмов. Рассматриваются методы линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики, оптимизации и численных методов. Теоретические занятия направлены на развитие навыков анализа и решения задач, связанных с обработкой данных, машинным обучением и моделированием сложных систем.

Данный предмет предназначается для изучения основ передачи, хранения и обработки информации. Слушатели познакомятся с ключевыми понятиями, такими как энтропия, избыточность, пропускная способность каналов, а также с методами кодирования и сжатия данных. Теоретические занятия направлены на формирование понимания принципов работы информационных систем и их применения в современных технологиях.

Этот предмет имеет целью изучение основ и принципов работы нейронных сетей, методов их обучения и применения для решения сложных задач. Слушатели познакомятся с архитектурами глубоких сетей, такими как сверточные и рекуррентные сети, а также с методами оптимизации и регуляризации. Теоретические занятия помогут понять ключевые концепции и алгоритмы, лежащие в основе современных технологий обработки данных.

Данный предмет предназначается для изучения основ теории нейронных сетей, их архитектуры и принципов работы. Рассматриваются основные типы сетей, методы обучения, а также применение в задачах классификации, регрессии и анализа данных. Акцент делается на понимание математических основ и алгоритмов, лежащих в основе функционирования нейронных сетей. Занятия проводятся в теоретическом формате.

Этот предмет имеет цель познакомить слушателей с современными тенденциями развития технологий искусственного интеллекта в России и мире. Во время занятий будут рассмотрены теории и подходы, используемые в ИИ, а также особенности применения технологий ИИ в различных областях. Слушатели также будут получать необходимые знания об истории развития ИИ и современных инструментах для его применения.

Этот предмет предназначен для изучения современных информационных технологий, применяемых в профессиональной деятельности в условиях цифровой экономики. Слушатели познакомятся с теоретическими основами использования цифровых инструментов, автоматизации процессов и анализа данных. Особое внимание уделяется вопросам интеграции технологий в различные сферы деятельности, а также их влиянию на повышение эффективности и конкурентоспособности.

Данный предмет предназначается для изучения основ и методов анализа, обработки и генерации текстов на естественном языке. Слушатели познакомятся с ключевыми концепциями, такими как токенизация, морфологический и синтаксический анализ, семантическое представление текста, а также с современными подходами к машинному обучению в этой области. Занятия направлены на формирование понимания принципов работы с языковыми данными и их применения в различных задачах.

Предназначение данного предмета заключается в изучении основ анализа и обработки визуальной информации с использованием алгоритмов и методов машинного обучения. Слушатели познакомятся с ключевыми концепциями, такими как распознавание объектов, сегментация изображений, обработка видео и нейронные сети. Теоретические занятия направлены на понимание принципов работы современных систем, способных интерпретировать и анализировать визуальные данные для решения практических задач.

Данный предмет предназначается для изучения ключевых этапов развития искусственного интеллекта, начиная с первых теоретических идей и заканчивая современными достижениями. В рамках теоретических занятий слушатели познакомятся с основными концепциями, подходами и историческими личностями, внесшими вклад в развитие этой области. Особое внимание уделяется эволюции технологий, философским аспектам и влиянию ИИ на общество.

Этот предмет предназначен для изучения этических принципов и социальных последствий разработки и внедрения интеллектуальных систем. Рассматриваются вопросы ответственности, прозрачности, приватности, дискриминации и влияния технологий на общество. Занятия направлены на формирование понимания баланса между инновациями и соблюдением моральных норм.

Этот предмет имеет целью изучение основ разработки и анализа алгоритмов, их эффективности и сложности. Слушатели познакомятся с ключевыми алгоритмическими парадигмами, методами оптимизации и принципами работы алгоритмов в различных задачах. Теоретические занятия направлены на формирование навыков анализа и проектирования алгоритмов, что является важной основой для решения сложных задач в области интеллектуальных систем.

Этот предмет имеет цель познакомить слушателей с основными принципами и методами оптимизации, а также с алгоритмами поиска, применяемыми для решения сложных задач. В рамках теоретических занятий рассматриваются классические и современные подходы к оптимизации, включая эвристические и метаэвристические методы, а также их применение в различных областях.

Этот предмет имеет цель познакомить слушателей с основами математического моделирования стратегических взаимодействий между рациональными агентами. Рассматриваются основные концепции, такие как равновесие Нэша, кооперативные и некооперативные игры, а также их применение в анализе принятия решений. Занятия направлены на развитие навыков анализа и прогнозирования поведения в условиях конкуренции и сотрудничества.

Этот предмет предназначен для изучения основ когнитивных процессов, их моделирования и применения в разработке интеллектуальных систем. Слушатели познакомятся с теориями восприятия, памяти, мышления и принятия решений, а также с методами их реализации в искусственных системах. Акцент делается на теоретическом анализе и понимании взаимосвязей между когнитивными науками и технологиями.

Этот предмет имеет цель познакомить слушателей с основами логического программирования, его принципами и методами. В рамках теоретических занятий рассматриваются языки логического программирования, такие как Prolog, а также их применение для решения задач, связанных с автоматическим выводом и обработкой знаний. Особое внимание уделяется формальным логическим системам, решению задач с использованием правил и фактов, а также анализу алгоритмов логического вывода.

Назначение данного предмета заключается в изучении принципов построения, анализа и управления сложными системами, а также в освоении методов моделирования и оптимизации их функционирования. Слушатели познакомятся с основами системного подхода, научатся выделять ключевые элементы систем, анализировать их взаимодействие и принимать обоснованные решения в условиях неопределенности. Теоретические занятия направлены на формирование навыков системного мышления, необходимого для работы с интеллектуальными технологиями.