Модуль 1. "Искусственный интеллект, нейронные сети"
- Нейронные сети в РФ и в мире – инструменты, процессы, данные
- Правовое вопросы регулирования искусственного интеллекта
- Вопросы безопасности при работе с нейронными сетями
Модуль 2. "Наука о данных и язык программирования Python"
- Введение в Науку о данных: сбор исходной информации и формирование требования к решению задач с использованием методов искусственного интеллекта
- Основные понятия
- Установка среды на локальный компьютер и использование облачных инструментов для анализа данных и машинного обучения
- Основы Python: типы данных, переменные, циклы, объекты и функции
Модуль 3. "Анализ и визуализация данных, работа с данными, обработка"
- Модуль numpy: работа с массивами, математические операции
- Модуль pandas: data manipulation, data preprocessing
- Анализ данных на Python: метрики оценки результатов моделирования и критерии качества построенных моделей
- Matplotlib/Seaborn: изучение и построение различных графиков
- Технология обработки текстовых данных
- Технология обработки фото/видео данных
- Технология обработки аудио данных
Модуль 4. "Машинное обучение: применение методов машинного обучения для решения прикладных задач"
- Основные понятия
- Введение в машинное обучение и обзор алгоритмов
- Обучение с учителем (Задачи регрессии и классификации, метрики, вариация моделей)
- Обучение без учителя: кластеризация данных с помощью алгоритмов машинного обучения
Модуль 5. "Введение в глубокое обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение"
- Основы глубокого обучения
- Обработка естественного языка (рекуррентные нейронные сети)
- Введение в компьютерное зрение (сверточные нейронные сети)
Модуль 6. "Цифровые инструменты управления проектами в сфере ИИ"
- Сервисы организации командной работы
- Применение современных технологий искусственного интеллекта в управлении проектами
Итоговая аттестация
Итоговая аттестация проходит в формате тестирования.
