Курсы по машинному обучению в Казани

Освойте Machine Learning с нуля на реальных задачах и дайте старт своей карьере ML-инженера.

Чему научитесь:

• Понимать синтаксис Python: освоите циклы, коллекции, функции, библиотеки и ООП;
• Работать с базой данных и разрабатывать веб-приложения на Python;
• Разбираться в архитектуре нейронных сетей и работать с тензорами в PyTorch;
• Решать задачи классификации изображений, сегментации и детекции с использованием сверхточных нейронных сетей;
• Отбирать признаки, обучать, работать с ML-моделями и оценивать их качество6. Оценивать влияние моделей на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов.

Изучите главные направления machine learning для профессионального роста в хайповой профессии. Вы сформулируете задачу для data science-проекта и спроектируете процесс решения, подберёте алгоритмы и метрики под задачу, научитесь строить модели машинного обучения и оценивать их качество.

Научитесь создавать надежные и эффективные ML-системы и поддерживать их стабильную работу.

Чему вы научитесь:

• Выбирать метрики и функции потерь, создавать надежный пайплайн данных и комбинировать методы валидации, чтобы сразу готовить качественную версию модели;
• Как формулировать задачи и выделять ключевые этапы, чтобы хорошо ориентироваться в проекте;
• Методам интеграции ML-продукта в экосистему. Узнаете, как оптимизировать деплой, мониторить работу модели и обслуживать, чтобы она была управляемой и масштабируемой;
• Улучшите навыки анализа ошибок, обучения пайплайнов, работы с фичами и тестирования модели для оценки ее производительности.