Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта — Karpov.сourses

Name: Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта — Karpov.сourses
Price: 250000 RUB
Availability: InStock

Karpov. courses и AI Talent Hub от ИТМО — практикоориентированная программа обучения ML-инженеров. Вы освоите продуктовый подход, решая реальные бизнес-задачи, получите опыт работы с ML-сообществом и менторскую поддержку. Курс подходит для любого уровня и помогает начать или прокачать карьеру в Data Science и машинном обучении.

Профессия Диплом Для новичков Персональный наставник Вебинары и живые лекции Уроки в видеоформате Практика на реальных задачах Домашние задания с проверкой Сообщество студентов 4 часа в неделю

9 мес. Обновлено 28 июня

Дополнительная категория: 113

Программа курса · 7 модулей

01 Начнём с основ программирования, научимся писать код на Python и освоим библиотеки для анализа данных и Machine Learning (Машинного обучения). Изучим работу с БД и разберемся, как с помощью SQL-запросов получать информацию для моделей. Поговор

02 Познакомимся с классическими алгоритмами машинного обучения. Рассмотрим всё — от простых линейных моделей до градиентного бустинга (метода последовательного усиления моделей) на решающих деревьях. Научимся настраивать разные параметры ИИ и оце

03 Упакуем наши модели для последующего переиспользования. В этом модуле вы научитесь разрабатывать веб-сервисы с использованием FastAPI (инструмента для разработки программных интерфейсов). Познакомитесь с тем, как создать программный интерфейс

04 Глубинное обучение и нейронные сети позволяют решать задачи, в которых классические модели бессильны: распознавание лиц, детекция объектов на изображениях, генерация осмысленного текста. Разберем популярные архитектуры нейросетей, научимся при

05 Познакомитесь с основными концепциями DevOps (разработки, внедрения и сопровождения программных решений) и MLOps (практиками внедрения и сопровождения моделей машинного обучения). На практике научитесь создавать автоматизированные пайплайны (к

06 На курсе от ИТМО и karpov. courses вы пройдете весь путь создания ML-продукта от базовой идеи до питчинга (защиты проекта) перед всем миром. Научитесь формулировать бизнес-задачи на язык машинного обучения, поймете, чем прототип отличается от

07 Рассмотрим основные понятия теории вероятностей и математической статистики. Научимся проводить A/B-тесты и достоверно оценивать влияние ML-моделей на продукт и бизнес. Обсудим подводные камни проведения экспериментов и способы оценки метрик в

Промокоды

1 Нажмите «Получить» — код скопируется, откроется сайт школы · 2 Заполните заявку на сайте школы — это засчитывает скидку · 3 Введите код в поле при оформлении, если поля нет — назовите менеджеру

Karpov.сourses

С 2020 года

Karpov.courses - ваш путь в Data Science. Обучаем с нуля востребованным IT-профессиям и помогаем построить новую карьеру. 89% наших выпускников уже нашли интересную работу.

Все курсы Karpov.сourses

Работа с данными и искусственным интеллектом — одно из самых востребованных направлений. Курс «Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта» от Karpov.сourses даёт практические навыки в этой области.

Программа

Теоретическая база и практические задания. Актуальные методики и нормативные документы. Поддержка преподавателей на всём протяжении обучения.

После курса

Профессиональные навыки
Документ об обучении
Понимание современных стандартов

О школе

Karpov.сourses — школа аналитики и data science, выросшая из профессионального сообщества. Фокус на практических навыках с реальными проектами.

Формат. Дистанционное обучение. Доступ к материалам 24/7. Поддержка преподавателей.

Часто задаваемые вопросы

Какой документ выдаётся?

Диплом о профпереподготовке или удостоверение — зависит от тарифа.

Сколько длится обучение?

От 72 до 520 часов. При загрузке 6-10 ч/нед — 1-4 месяца.

Образовательная программа построена с учётом актуальных требований рынка труда. Вы получаете знания, соответствующие современным профессиональным стандартам, и практические навыки, востребованные работодателями. По окончании обучения слушатели получают документ установленного образца, подтверждающий квалификацию.

Формат дистанционного обучения позволяет совмещать учёбу с работой и личными делами. Все учебные материалы доступны в личном кабинете круглосуточно. Преподаватели проверяют задания и дают обратную связь — вы не остаётесь с материалом один на один.

Можно ли совмещать с работой?

Да, формат полностью дистанционный.

Регулярное повышение квалификации — необходимое условие профессионального роста в любой отрасли. Данный курс позволяет систематизировать имеющиеся знания и получить новые компетенции, соответствующие актуальным требованиям профессиональных стандартов и ожиданиям работодателей.

Обучение проводят преподаватели с практическим опытом работы по специальности. Учебные материалы регулярно обновляются с учётом изменений в законодательстве, технологиях и методиках. После завершения курса вы получаете документ, подтверждающий вашу квалификацию.

ML — основа поиска, рекомендаций, распознавания лиц. Базовые навыки: Python, sklearn/pytorch, математическая статистика.

Инвестиция в образование — самая надёжная. Курс даёт фундамент для профессионального роста.

Рынок труда в 2026 году требует от специалистов не просто формального наличия диплома, а реальных компетенций. Работодатели проверяют навыки на собеседованиях и тестовых заданиях. Курс построен так, чтобы вы прошли такую проверку уверенно — вы получаете не теоретические знания, а практические инструменты, закреплённые в реальных заданиях с обратной связью от преподавателей.

Обучение полностью дистанционное: материалы доступны 24/7, консультации с преподавателями проводятся в согласованное время. По окончании выдаётся документ установленного образца — диплом о профессиональной переподготовке или удостоверение о повышении квалификации. Документы от лицензированной образовательной организации принимаются аттестационными комиссиями и работодателями.

Машинное обучение — технология, на которой построены поисковые системы, рекомендации, распознавание лиц и голосовые помощники. Базовые навыки ML включают Python, библиотеки sklearn/pytorch и понимание математической статистики.

Профессиональное развитие — инвестиция, которая окупается многократно. Курс даёт системный фундамент для карьерного роста в 2026 году и на годы вперёд.