Искусственный интеллект и анализ данных

Name: Искусственный интеллект и анализ данных
Availability: PreOrder

12 участников

ВК Автор Виктор Кантор, Илья Ирхин, Никита Зелинский

О чём курс

О курсе

Автор специализации «Машинное обучение и анализ данных» от МФТИ и Яндекса на платформе Coursera разбирает темы из сферы AI/ML: программу от математических основ и классических подходов до нейросетей, больших языковых моделей и интеллектуальных агентов.

Программа нацелена на формирование целостной картины работы современных технологий искусственного интеллекта. Слушатели получают возможность освоить базу для старта в новой профессии или углубить существующую экспертизу в сфере работы с данными.

Для кого

Новички, желающие плавно войти в сферу машинного обучения и определить вектор профессионального развития.
Практикующие специалисты с опытом в ML, стремящиеся освоить новые технологии и расширить компетенции.
Разработчики, продакт-менеджеры и аналитики, которые создают продукты на базе искусственного интеллекта и хотят глубже понимать принципы работы моделей.

Что внутри

Обучение выстроено последовательно: от математического фундамента и программирования на Python до прикладных инженерных задач. Рассматриваются ключевые концепции линейной алгебры, теории вероятностей и методов оптимизации, а также структуры данных и алгоритмы.

В основной части изучается классическое машинное обучение: регрессионные модели, деревья решений, ансамбли и алгоритмы кластеризации. Далее программа переходит к направлению Deep Learning, охватывающему архитектуры нейросетей для компьютерного зрения и обработки естественного языка, а также к проектированию LLM, мультиагентных систем и RAG-систем.

Дополнительно рассматриваются вопросы проведения A/B-тестирования, развертывания моделей в инфраструктуре (Production ML) и архитектурного проектирования систем машинного обучения.

Программа обучения

Математика и Computer Science - база для того, чтобы начать погружение в ML
- Эти темы формируют базис, необходимый для понимания, как алгоритмы машинного обучения работают внутри, и как их использовать. Фактически это пререквизиты для последующих курсов. Математика (особенно основы математического анализа, линейная алгебра и теория вероятностей) лежит в основе алгоритмов ML, а Python - это язык, на котором строятся практически все модели машинного обучения.
- Как поможет в карьере: эти знания необходимы всем специалистам в данных и ИИ, чтобы разобраться с машинным обучением глубже, чем на уровне "черных ящиков". Любое собеседование по машинному обучению в компанию с сильной ML командой потребует уметь рассказать про то, что происходит внутри ML модели или оценки качества модели не только на словах, но и формулами.
Classic ML - как основа для профессии
- Классические алгоритмы машинного обучения, такие как линейные модели, деревья решений и ансамбли, являются основными инструментами для построения моделей на табличных данных
- Как поможет в карьере: помогает разобраться в базовых методах анализа данных, которые применяются в широком диапазоне бизнес-задач.
Deep Learning
- Глубокое обучение позволяет моделировать более сложные зависимости в данных и решать задачи, которые выходят за рамки возможностей классических методов.
- Как поможет в карьере: усилите текущие навыки и сможете перейти в более узкие направления — компьютерное зрение, NLP или другие применения нейросетевых моделей
AI-агенты и их применения
- Понимание больших языковых моделей и AI агентов важно для работы с передовыми технологиями в AI.
- Как поможет в карьере: Это позволит вам участвовать в разработке современных приложений искусственного интеллекта, например, чат-ботов и интеллектуальных помощников.
А/В тестирование
- Проведение А/Б тестов и корректная оценка статистической значимости результатов позволяют принимать обоснованные решения на основе данных, а не интуитивно.
- Как поможет в карьере: Навык будет незаменим для проверки гипотез, оценки влияния изменений продукта или ML-моделей, а также для уверенного обоснования этих результатов перед командой и руководством.
Production ML
- Разработка и управление ML-моделями в производственной среде имеют уникальные аспекты, включая развертывание, мониторинг и масштабирование.
- Как поможет в карьере: Знания помогут вам обеспечивать внедрение и поддержку моделей, которые работают в реальных условиях бизнеса.
ML System Design
- Архитектурное проектирование систем для ML помогает создавать устойчивые, масштабируемые и эффективные системы.
- Как поможет в карьере: Разработка таких систем является ключевым навыком для старших позиций и управления проектами машинного обучения.

Складчина создана 1 октября 2026 г. · описание обновлено 18 октября 2026 г.

Теги курса

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Как получить курс?

Влада Администратор сайта

Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.

Какой будет финальный взнос?

Влада Администратор сайта

Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.

Как я могу ускорить сбор складчины и уменьшить взнос?

Влада Администратор сайта

Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.