Революционное развитие нейронных сетей за последнее десятилетие фактически сделало обязательным внедрение искусственного интеллекта (ИИ) во все бизнес-процессы. Компании, не использующие возможности ИИ, быстро теряют конкурентоспособность. Поэтому выпускник нашей программы «Машинное обучение и искусственный интеллект» будет уметь разрабатывать модели искусственного интеллекта и внедрять их в бизнес-процессы. Сегодня существует колоссальный запрос на эту деятельность от бизнес-сообщества. Кроме того, возникают проблемы с проприетарным программным обеспечением, на которое существует запрет на поставки в РФ, в связи с чем есть запрос на реальное импортозамещение. Наиболее востребованные сферы: компьютерное зрение, обработка звука, предсказание поведения временных рядов. Программа «Машинное обучение и искусственный интеллект» интегрирует практический опыт применения нейронных сетей в различных сферах, в частности, компьютерное зрение, распознавание голоса, обработка временных последовательностей. Обучающиеся будут изучать принципы и архитектуру нейронных сетей, фреймворки глубокого обучения. Кроме того, студенты научатся решать практические задачи по внедрению нейросетевых моделей, освоят основы devops, необходимые для деплоя разработанных моделей. Обучающимся будут доступна лаборатория искусственного интеллекта с современными дискретными видеокартами, а также ресурсы партнеров программы.

Сегодня существует колоссальный запрос от бизнес сообщества на внедрение нейронных сетей в бизнес-процессы. Кроме того, возникают проблемы с проприетарным программным обеспечением, на которое существует запрет на поставки в РФ, в связи с чем есть запрос на реальное импортозамещение. Наиболее востребованные сферы: компьютерное зрение, обработка звука, предсказание поведения временных рядов. Программа интегрирует практический опыт применения нейронных сетей в различных сферах, в частности компьютерное зрение, распознавание голоса, обработка временных последовательностей. Обучающиеся будут изучать принципы и архитектуру нейронных сетей, фреймворки глубокого обучения. Кроме того, научатся решать практические задачи по внедрению нейросетевых моделей, освоят основы devops, необходимые для деплоя разработанных моделей.

• Введение в DevOps
• Глубокое обучение
• Разработка интерфейсов
• Разработка серверных приложений
• Основы анализа данных