Специалист по работе с системами искусственного интеллекта

• Нейронные сети в РФ и в мире – инструменты, процессы, данные
• Правовое вопросы регулирования искусственного интеллекта
• Вопросы безопасности при работе с нейронными сетями
  

• 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 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
  

• 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
  

• Основы глубокого обучения
• Обработка естественного языка (рекуррентные нейронные сети)
• Введение в компьютерное зрение (сверточные нейронные сети)
  

• Сервисы организации командной работы
• Применение современных технологий искусственного интеллекта в управлении проектами

Итоговая аттестация проходит в формате тестирования.