Machine Learning

Программа подготовки ML-инженеров, рассчитанная на 7,5–8 месяцев обучения. Курс ориентирован на слушателей с техническим бэкграундом и базовыми навыками программирования. Обучение строится на сочетании теоретической базы алгоритмов машинного обучения и практической работы над проектами (от 2 до 6 кейсов в портфолио).

В процессе обучения студенты осваивают глубокое обучение (Deep Learning), проектирование архитектур нейронных сетей и методы оптимизации моделей. Значительное внимание уделено работе с данными различных типов: изображениями (фото/видео), звуком и текстом. Основной инструментарий включает фреймворки PyTorch и TensorFlow. Помимо разработки моделей, курс затрагивает вопросы MLOps: автоматизацию пайплайнов с использованием AirFlow и внедрение алгоритмов в продакшн-среду.