Программа курса

Этот курс научит использовать машинное обучение для реальных бизнес-задач. Он построен как последовательный путь от основ до сложных моделей.

Введение в машинное обучение и работа с данными

На первых занятиях слушатели разберутся, как применять искусственный интеллект для бизнес-проблем. Далее идет работа с данными - их очистка и подготовка к анализу. Это основа для любого успешного проекта с машинным обучением.

Регрессионные модели и прогнозирование

Здесь объясняют, как строить модели линейной регрессии. Они показывают связи между числами и помогают делать точные прогнозы. Например, предсказывать продажи или цены на рынке.

Классификация и группирование данных

Студенты научатся распределять объекты по категориям. Для этого используют логистическую регрессию и метод k-ближайших соседей. Также говорится о кластеризации - автоматическом группировании схожих элементов без заранее определенных меток.

Сложные алгоритмы: деревья, леса и нейросети

Этот блок охватывает мощные инструменты. Деревья решений и случайные леса для классификации и регрессии. Машины опорных векторов для работы со сложными данными. И наконец - основы искусственных нейронных сетей, которые лежат в основе глубокого обучения.

Запуск и поддержка моделей в работе

Последние модули посвящены работе с готовыми моделями. Как правильно внедрить их в реальные процессы. Как организовать автоматическое обучение и обновление. И как обеспечивать стабильную работу систем машинного обучения после запуска.

Что получают студенты

Курс включает официальные материалы CertNexus в электронном виде. Студенты получают доступ к лабораторной среде для практики. После успешного завершения выдается сертификат. Также включен ваучер для сдачи сертификационного экзамена.

Что включено

Выдается диплом/сертификат

Гибкий график

Сопровождение ментора

CAIP - Certified Artificial Intelligence (AI) Practitioner

О курсе

Программа курса

Введение в машинное обучение и работа с данными

Регрессионные модели и прогнозирование

Классификация и группирование данных

Сложные алгоритмы: деревья, леса и нейросети

Запуск и поддержка моделей в работе

Что получают студенты

Что включено

О школе

ISSP Training Center

Другие курсы школы

I-ISMS | Впровадження СУІБ за стандартами ДСТУ ISO/IES 27001:2022, 27002:2022

Data+

Security+