Искусственный интеллект. Алгоритмы машинного обучения на языке Python

Искусственный интеллект.
Алгоритмы машинного обучения на языке Python

Название специальности:
Data Scientist\ML-инженер.

Начало обучения
и первые занятия

Для студентов ТУСУРа и ВУЗов, участников "Приоритет 2030"

Продолжительность
обучения — 9 месяцев

Записаться на программу

Получить консультацию

октябрь 2024

Бесплатно

284 часа

Для ИТ

Каждый месяц мы получаем и обрабатываем столько же информации, сколько человек, живший всего четыре века назад, получал за всю жизнь. Такова цена существования информационного общества: скорость появления и объём различных данных постоянно увеличиваются.

Сначала большое количество данных упрощало работу бизнеса, помогало лучше понимать своих потребителей. Однако в настоящее время ситуация совершенно иная: бизнес-структуры и органы госуправления могут утонуть в необъятном потоке «сырых» – т.е. необработанных и неструктурированных – данных. Чтобы этого не случилось, необходима работа таких специалистов, как Data Scientist и ML-инженеры.

Что это за профессии и какая

между ними разница?

Data Scientist – такой термин предложил в 1970-х один из пионеров информатики Петер Наур, чтобы обозначить род деятельности учёных, исследующих жизненный цикл цифровых данных от их первого появления до использования при решении прикладных задач. Сегодня это более широкое понятие: Data Scientist – это специалист, обладающий знаниями по математике, системному анализу, статистике и машинному обучению, который способен создавать инструменты для анализа больших массивов информации.

На основе полученных данных Data Scientist может прогнозировать развитие различных ситуаций и процессов (например, просчитать загруженность производственной линии при разных условиях на рынке или окупаемость инновационной разработки, готовящейся к выпуску), создавать автоматизированные системы, такие как распознавание лиц, рекомендации
товаров и услуг, «умная лента» и т.п. Именно изучение больших данных (Big data) позволяет современной науке развиваться ускоренными темпами. Благодаря автоматизации обработки информации учёные могу быстрее разрабатывать лекарства, вакцины, совершенствовать инновационные технологии.

Data Scientist

Профессия ML-инженера, то есть инженера по машинному обучению (Machine Learning), во многом похожа на работу Data Scientist’а. Чаще всего в объявлениях о найме эти квалификации идут через запятую. В чём же отличие? Если Data Scientist сосредоточен на обработке данных, то ML-инженеры – на их применении. Они занимаются более прикладными вопросами, это своего рода методисты в школе для искусственного интеллекта, они учат ИИ учиться.

Задача ML-инженера – создавать алгоритмы, на основе которых ИИ будет самостоятельно собирать только определённые данные и обрабатывать их тем способом, который соответствует целям разработчика. В задачи Data Scientist’а обучение машин также входит, однако именно ML-инженер отвечает за то, чтобы информационный продукт точно соответствовал пожеланиям заказчика.

ML-инженер

Учебный план программы профессиональной переподготовки «Искусственный интеллект.
Алгоритмы машинного обучения на языке Python»:

14 часов

Модуль «Введение в машинное обучение», форма контроля: тестирование

14 часов

Модуль «Основы SQL», форма контроля: практическое задание

22 часа

Модуль «Методы работы с данными», форма контроля: практическое задание

18 часов

Модуль «Регрессия», форма контроля: практическое задание

12 часов

Модуль «Кластеризация и снижение размерности», форма контроля: практическое задание

18 часов

Модуль «Tree-based алгоритмы», форма контроля: практическое задание

14 часов

Модуль «Оценка алгоритмов», форма контроля: практическое задание

14 часов

Модуль «Ансамблирование алгоритмов», форма контроля: практическое задание

14 часов

Модуль «Рекомендательные системы», форма контроля: практическое задание

6 часов

Модуль «Обзор задач в распознавании естественного языка и в компьютерном зрении», форма контроля: практическое задание

26 часов

Модуль «Использование моделей машинного обучения в Production», форма контроля: практическое задание

72 часа

Модуль «Стажировка», форма контроля: отчёт

24 часа
Промежуточная аттестация, форма контроля: практическое задание
16 часов
Итоговая аттестация, форма контроля: практическое задание

Итого: 284 часа

Слушатели программы будут использовать следующие инструменты обучения:

Очные лекции и практические занятия по ключевым темам Программы;
Систему дистанционного обучения для изучения теоретических материалов в текстовом и видеоформате, прохождения тестирования и части практических задания;
Специально разработанные интеграционные кейсы из практики индустриальных партнеров (IТ-компаний) и экспертов, участвующих в разработке и проведении курса, для формирования у слушателей примеров решения типовых проблем, с которыми сталкиваются ML-инженеры;
Онлайн-семинары с ответами на вопросы от экспертов Программы и дополнительно привлеченных практикующих специалистов;
Интегрированную среду разработки программного обеспечения, включающую в себя все необходимые инструменты и максимально приближенную к среде, применяющуюся в организациях реального сектора экономики, для отработки практических навыков владения инструментами и средствами разработки ПО и создания веб-страниц, интерактивных web-приложений и их стилевого оформления;
Систему управления проектами и задачами для оповещения и отслеживания учебных активностей (изучение теории, реализация учебных проектов и т.д);
Единую базу проектов индустриальных партнеров для прохождения практики.

Программа предусматривает прохождение практики (стажировки) в объеме 72 часов на базе индустриальных партнеров, с которыми заключены соответствующие соглашения.

Окончив наши программы, вы получаете
сертификат государственного университета
и помощь в трудоустройстве

Диплом о профессиональной переподготовке

Окончив наши программы,
вы получаете сертификат государственного университета и помощь в трудоустройстве

Диплом о профессиональной переподготовке

Кто учит?

Команда программы:

Ефремов Виталий Александрович

Автор курса

к.т.н., Python-разработчик
(Senior software engineer), QuantumSoft LLC

Ходашинский Илья Александрович

Автор курса

заведующий лабораторией интеллектуальных систем кафедры КСУП, д.т.н., профессор кафедры КСУП ТУСУР

Бардамова Марина Борисовна

Ассистент курса

к.т.н., доцент кафедры КСУП ТУСУР, ст. научный сотрудник Л
лаборатории интеллектуальных систем (ЛИС) кафедры КСУП

Светлаков Михаил Олегович

Ассистент курса

ассистент кафедры КСУП ТУСУР, мл. научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем (ЛИС) кафедры КСУП

Яблонский Ян Витальевич

Ассистент курса

ассистент кафедры АСУ ТУСУР

Предполагаемый
ежемесячный заработок

Нижняя граница заработка для начинающих разработчиков (Junior) в области Data Science и Machine Learning

40 000₽ — 60 000₽

Специалисты с квалификацией Senior (например, руководители проектов, лидеры команд)

от 500 000₽

Заработная плата middle-разработчиков

150 000₽ — 300 000₽

Перспективы развития специальности

Data Scientist / ML-инженеры уже востребованы в таких прорывных направлениях, как:

1

Интернет вещей (системы «умный дом»)

4

Виртуальная и дополненная реальность

2

Нейрокомпьютерные интерфейсы (взаимодействие человеческий мозг / машина)

5

Медицинские исследования, разработка лекарств и вакцин

3

Роботизированные транспортные средства

6

Программы онлайн-обучения

КАКИЕ НАВЫКИ Я ПОЛУЧУ?

Выпускник будет уметь:

1

Применять Python, Git и визуализацию данных в Power BI;

2

Использовать Jupyter Notebook;

3

Извлекать данные из источников при помощи Python, API, SQL;

4

Делать разведывательный анализ с помощью Pandas, Numpy;

5

Строить аналитические модели и разрабатывать модели машинного обучения;

6

Использовать методы регрессии, кластеризации и снижения размерности, оценки и ансамблирования алгоритмов;

7

Обучать модели машинного обучения и строить пайплайны в Airflow;

8

Создавать web-приложения на Flask и знать основы контейнеризации с использованием Docker.

Другие программы для студентов ИТ направлений

К нам могут поступить студенты любых университетов
и направлений подготовки, которые не имеют задолженностей
по основной программе обучения. Как это сделать?
Подайте электронную заявку, в ответном письме вы получите
все инструкции и сможете начать получать государственное
IT-образование в Университете новых технологий.

Подать заявление
на поступление в IT-академию

Студентам ТУСУРа

Студентам других ВУЗов