Специалист по машинному обучению и искусственному интеллекту - переподготовка

Учебный план курса

• 01 Модуль: Введение в основы машинного обучения и принципы работы алгоритмов.
• 02 Модуль: Методы обучения с учителем и без, их применение на практике.
• 03 Модуль: Технологии обработки и анализа больших массивов данных.
• 04 Модуль: Работа с нейронными сетями, включая глубокое обучение.
• 05 Модуль: Python как инструмент для анализа и предобработки данных.
• 06 Модуль: Использование облачных платформ для обучения и масштабирования моделей.
• 07 Модуль: Архитектура современных ИИ-систем и интеграция компонентов.
• 08 Модуль: Методы визуализации результатов и интерпретация моделей.
• 09 Модуль: Тестирование, валидация и оптимизация производительности моделей.
• 10 Модуль: Этические вопросы и нормативные аспекты применения искусственного интеллекта.
• 11 Модуль: Введение в Data Science и расширенные подходы анализа данных.

Перспективы трудоустройства

После завершения курса слушатели получают диплом о профессиональной переподготовке, который подтверждает квалификацию и открывает путь к карьерным возможностям в сфере ИИ и анализа данных. Возможные позиции:

• инженер по машинному обучению;
• специалист по искусственному интеллекту;
• аналитик данных;
• разработчик ИИ-систем;
• ML-инженер.

Документ позволяет официально трудоустраиваться в IT-компаниях, научно-исследовательских и финтех центрах, а также в медтех отрасли. Наиболее высокие зарплаты и перспективные вакансии сосредоточены в Москве, Санкт-Петербурге и IT-кластерах Татарстана, где активно развиваются проекты с применением ИИ.