Основы машинного обучения
Линейная регрессия, деревья решений, ансамблевые методы, кластеризация и оценка моделей. Полная основа ML с Python.
Разработка с ChatGPT и LLM
OpenAI API, LangChain, RAG-системы, файн-тюнинг моделей и деплой AI-ассистентов в продакшн.
Компьютерное зрение с TF и PyTorch
CNN, ResNet, YOLO, сегментация и генеративные модели для изображений. От теории к готовому продукту.
Глубокое обучение: полный курс
Архитектуры нейросетей, backpropagation, оптимизаторы, регуляризация, трансферное обучение и современные transformer-модели.
Data Science с Python: полный старт
Pandas, NumPy, Matplotlib, статистика, A/B тестирование, визуализация данных и первые модели ML для аналитиков.
AI-инструменты для бизнеса и работы
Практическое применение ChatGPT, Midjourney, Copilot, Notion AI, Perplexity и других AI-сервисов для повышения личной и командной продуктивности.
Обработка естественного языка (NLP)
Токенизация, POS-теггинг, Named Entity Recognition, классификация текстов, тональность и создание чат-ботов.
Обучение с подкреплением: от Q до PPO
Q-Learning, Policy Gradient, Actor-Critic, PPO и применение RL для игр, роботики и оптимизации бизнес-процессов.
Генеративные модели: GAN, VAE, Diffusion
Создание изображений, видео и аудио с помощью генеративных нейросетей. DALL-E, Stable Diffusion и кастомные модели.
Не нашли подходящий курс?
Наши методисты помогут подобрать оптимальную программу под ваш уровень и цели. Консультация бесплатная.
Получить консультацию