Курс ML Практикум: от теории к промышленному использованию
6-дневный интенсивный практикум предназначен для специалистов, которые хотят не только освоить современные методы машинного обучения, но и научиться внедрять их в реальные бизнес-процессы. Вы получите навыки, которые сразу можно применять в работе: от предобработки данных и построения моделей до их промышленной реализации, и взаимодействия с бизнесом.
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| PYML | 30 марта 2026 29 июня 2026 |
66 000 руб. | 24 ак.часов Количество дней: 6 |
Дистанционный |
| Регистрация | ||||
О продукте
Машинное обучение (Machine Learning) — это раздел искусственного интеллекта, изучающий математические, статистические и вычислительные методы для разработки алгоритмов, способных обучаться и решать задачи не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных. Решение вычисляется не по точно заданной формуле, а по установленной зависимости результатов от конкретного набора признаков и их значений.
На практике машинное обучение широко применяется в широком спектре исследовательских и прикладных задач:
- прогнозирование событий и ситуационный анализ, например, отток клиентов в ритейле или заблаговременное предсказание поломок промышленного оборудования;
- распознавание образов (изображений, лиц, голоса и т.д.);
- классификация образцов, в частности, рентгеновских снимков для постановки диагноза;
- выявление мошеннических операций (антифрод-системы в банках и cybersecurity).
Как именно Machine Learning можно использовать для конкретных бизнес-кейсов, вы узнаете в рамках нашего образовательного курса «Введение в машинное обучение».
Аудитория
- Data Scientists и аналитики, желающие углубить знания в ML-продакшн.
- Разработчики, планирующие работать с ML-моделями.
- Руководители IT-проектов, которым важно понимать этапы ML-разработки.
- Специалисты смежных областей, стремящиеся перейти в Data Science.
Уровень подготовки
- Базовый опыт программирования на Python (знание Pandas, NumPy — преимущество).
- Понимание основ математической статистики.
О курсе
Данный курс является практическим руководством для специалистов, которым предстоит столкнуться в рабочих задачах с методами машинного обучения. В курсе будет рассказано о формализации таких задачах и современных подходах к их решению. Большое внимание в курсе уделено практической реализации методов ML на языке Python.
Продолжительность: 6 дней, 24 академических часа.
Соотношение теории к практике 50/50
Чему Вы научитесь:
Свободно ориентироваться в методах ML:
- Выбирать оптимальные алгоритмы под конкретные задачи.
- Понимать сильные и слабые стороны моделей.
Управлять полным циклом ML-проектов:
- Планировать этапы: от анализа данных до ввода моделей в эксплуатацию.
- Работать с инструментами версионирования (MLFlow) и оркестрации (AirFlow).
Коммуницировать с бизнесом:
- Интерпретировать метрики качества на языке бизнес-целей.
- Обосновывать эффективность решений для не-technical аудитории.
Создавать работающие решения:
- Разворачивать модели как REST API (FastAPI).
- Применять AutoML и продвинутые техники Feature Engineering.
Что Вы получите:
Успешно окончив курс «ML Практикум: от теории к промышленному использованию» в нашем лицензированном учебном центре, вы получите удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
Кто проводит курс
Профессиональные компетенции:
- Руководитель группы Data Science в НИИ “Квант”, Москва
- Computer vision (CV) – решение задач по классификации и детектировании объектов на фото и видео, идентификации человека, сегментации изображений и распознаванию текста с библиотеками OpenCV, Tensorflow API и архитектурами нейронных сетей Yolo, SSD, fRCNN, U-net
- Natural language processing (NLP) – решение задач по классификации текстов, извлечению именованных сущностей (NER) и ключевых слов с библиотеками gensim, nltk, fasttext, spacy.
- Time series analysis – решение задач обработки, анализа и классификации аудио сигналов с библиотеками librosa, ffmpeg и различных архитектур нейронных сетей
Профессиональные компетенции:
- Ведущий Data Scientist в ФГУП “Центр информационных технологий”, Москва
- Руководитель программ в Университете искусственного интеллекта, Москва.
- Кандидат наук (2017 год, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва)
Отзывы слушателей курса
Оставить отзывЧтобы записаться на курс PYML: Курс ML Практикум: от теории к промышленному использованию позвоните нам по телефону +7 (495) 414-11-21 или заполните форму регистрации ниже.