Режим работы:
с 9 до 18, сб-вс- выходной
Документы установленного
образца
За вами закрепляется
куратор
Лояльные цены, скидки
и акции
Внесение данных
в государственный реестр
Модуль 1. Основы искусственного интеллекта Модуль 2. Математические основы машинного обучения Модуль 3. Обработка естественного языка Модуль 4. Компьютерное зрение Модуль 5. Нейронные сети и глубокое обучение Модуль 6. Анализ данных и??? Модуль 7. Экспертные системы Модуль 8. Искусственный интеллект в бизнесе Модуль 9. Этика искусственного интеллекта Модуль 10. Программирование для искусственного интеллекта
Профессия: Искусственный интеллект
Категория профессии: Информационные технологии
Уровень образования: среднее специальное (профессиональное) и высшее
Вид образовательной программы: профессиональная переподготовка.
Продолжительность курса: 3 месяца.
Часы обучения: 520 часов
Какие документы выдадут при окончании курса:
Формат:
Дистанционно (онлайн)/ Очно с практикой/ Заочно
После окончания обучения по направлению "Искусственный интеллект" в Симферополе вы получите полный комплект документов.
Форма обучения не указывается
Цена на курс "Искусственный интеллект" в Симферополе от 23 500 ₽ вместо 25 500 ₽
При оплате в день заказа курса, делаем скидку. Оплачивайте с выгодой, проходите обучение сразу!
Вы получите:
Прохождение курса по искусственному интеллекту (ИИ) даст слушателю обширный набор знаний и навыков, которые могут быть применены в различных областях и отраслях. Эти знания охватывают как теоретическую основу, так и практическое применение технологий ИИ. В зависимости от уровня курса (начальный, средний или продвинутый), слушатель может получить следующие компетенции:
1. Основы искусственного интеллекта
- Понимание концепций ИИ: Слушатель научится понимать основные принципы работы искусственного интеллекта, его типы (ограниченный, узконаправленный, общий), и различия между ИИ и традиционными алгоритмами.
- Знание истории и развития ИИ: История развития ИИ, ключевые моменты иbreakthroughs (прорывы), которые привели к современным технологиям.
2. Машинное обучение (МО)
- Алгоритмы машинного обучения: Основные алгоритмы для построения моделей, такие как линейная регрессия, k-ближайших соседей, деревья решений, случайный лес и т.д.
- Типы машинного обучения:
- Надзорное обучение (Supervised Learning) – слушатель научится решать задачи классификации и регрессии.
- Безнадзорное обучение (Unsupervised Learning) – кластеризация и снижение размерности данных.
- Усиленное обучение (Reinforcement Learning) – создание моделей на основе системы вознаграждений и наказаний.
3. Глубокое обучение (Deep Learning)
- Нейронные сети: Слушатель научится проектировать и обучать нейронные сети, включая многослойные перцептронные сети (MLP), сверточные нейронные сети (CNN) для работы с изображениями, и рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM) для работы с временными рядами и естественными языками.
- Фреймворки для глубокого обучения: TensorFlow, Keras, PyTorch и др.
4. Обработка естественного языка (NLP)
- Технологии NLP: Знания в области анализа и генерации текстов, включая лемматизацию, токенизацию, извлечение признаков и векторизацию текста.
- Языковые модели: Понимание моделей, таких как BERT, GPT, и их применение в задачах перевода, анализа тональности, генерации текста и т.д.
5. Компьютерное зрение
- Распознавание образов: Знания о том, как ИИ распознает объекты, лица, текст на изображениях.
- Технологии для обработки изображений: Использование CNN, методов для улучшения детектирования объектов, таких как YOLO, Faster R-CNN.
6. Анализ данных и большие данные (Big Data)
- Обработка больших объемов данных: Слушатель научится работать с большими данными, применяя технологии, такие как Apache Hadoop, Spark, Cassandra.
- Эффективная визуализация данных: Использование инструментов для создания наглядных дашбордов и представления результатов анализа.
7. Этика и безопасность в ИИ
- Этические проблемы ИИ: Слушатель овладеет пониманием важных вопросов, связанных с использованием ИИ, таких как вопросы приватности данных, предвзятость алгоритмов, управление рисками и безопасность систем с ИИ.
- Правовые аспекты: Знание регулятивных норм и правовых рамок, регулирующих использование ИИ в различных отраслях.
8. Разработка и реализация проектов
- Проектирование систем ИИ: Слушатель получит навыки в создании, тренировке и развертывании моделей ИИ с использованием облачных сервисов и инструментов автоматизации.
- Практические проекты: Завершив обучение, слушатель сможет работать с реальными задачами, такими как создание предсказательных моделей для бизнеса, автоматизация процессов, разработка чат-ботов, и внедрение систем компьютерного зрения.
9. Инструменты и платформы для работы с ИИ
- Программирование в Python: Python является одним из основных языков для работы с ИИ благодаря обширной библиотеке инструментов и фреймворков.
- Средства визуализации: Matplotlib, Seaborn, Plotly для анализа данных.
- API и облачные сервисы: AWS SageMaker, Google AI Platform, Microsoft Azure Machine Learning для развертывания моделей.
10. Междисциплинарные навыки
- Командная работа и управленческие навыки: Слушатель научится работать в команде с другими специалистами, такими как инженеры-разработчики, аналитики данных и представители бизнеса, для решения сложных задач с использованием ИИ.
- Критическое мышление и принятие решений: Способность анализировать проблемы, выбирать наиболее подходящие технологии и методы для их решения на основе ИИ.
Потенциальные сферы применения:
- Финансы: Рисковый анализ, прогнозирование рынков, разработка системы обнаружения мошенничества.
- Здравоохранение: Анализ медицинских изображений, разработка вспомогательных диагностических систем.
- Транспорт: Автономное вождение, оптимизация маршрутов.
- Розничная торговля: Персонализация предложения, оптимизация цепочек поставок.
- Развлечения: Рекомендательные системы, генерация контента.
В целом, курс по искусственному интеллекту подготовит слушателя стать квалифицированным специалистом в области ИИ, способным решать сложные задачи и внедрять инновационные технологии в разных отраслях. 
Начните использовать все преимущества платформы ЕЦДО прямо сейчас! Зарегистрируйтесь и откройте для себя новый уровень онлайн-обучения.
Команда экспертов ЕЦДО – это профессионалы высшей категории, которые ежедневно решают реальные задачи в своей сфере. Среди наших преподавателей – кандидаты технических и экономических наук, чьи знания проверены временем и подтверждены практикой.
Овсянникова Елена Игоревна
Голубкова Мария Викторовна
Сегунов Алексей Александрович
Машкова Лилия Владимировна
Глушко Анатолий Павлович
Морозов Геннадий Антонович
Прохождение курса "Искусственный интеллект" открывает двери в различные сферы деятельности. Вот несколько направлений и организаций, где можно применить полученные знания: 1. IT-компании: - Разработка алгоритмов ИИ - Машинное обучение - Анализ данных - Разработка нейросетей 2. Финансовый сектор: - Банки (анализ рисков, кредитный скоринг) - Страховые компании (предсказание рисков) - Фондовые рынки (анализ данных и прогнозирование) 3. Производственные предприятия: - Автоматизация процессов - Прогнозное обслуживание оборудования - Оптимизация логистики 4. Розничная торговля: - Персонализированные рекомендации - Анализ покупательского поведения - Прогнозирование спроса 5. Транспорт и логистика: - Оптимизация маршрутов - Автоматизированные системы управления - Анализ транспортных потоков 6. Медицина: - Диагностика заболеваний - Анализ медицинских изображений - Персонализированная медицина 7. Научные организации и исследовательские центры Типовые должности: - Специалист по искусственному интеллекту - Инженер-программист - Специалист по машинному обучению - Дата-scientist - Разработчик нейросетей При этом важно понимать, что конкретная должность и сектор применения зависят от: 1. Предыдущего образования 2. Опыта работы 3. Глубины полученных знаний по ИИ 4. Дополнительных компетенций (например, знание определенной предметной области)
Заполнить заявку
Фотография 3х4
(без головного убора)
Адрес для получения документов
Начать курс прямо сейчас!
Оформляем заявку
по необходимым вам специальностям, заключаем договор
Присылаете необходимые для обучения документы
Оплачиваете обучение - сразу, в рассрочку, по расчетному счету для ЮЛ
Получаете сканы документов на электронную почту, оригиналы на указанный адрес
по адресу:
http://www.obrnadzor.gov.ru/ru/ ОГРН: 1227800121944 Нажимаем кнопку Поиск
Нажмите на ее название.
В открывшемся окне
появится вся информация
о нашей лицензии
Выбор Вашего города:
К
Н
С
