Курсы по ИИ: от основ до реальных кейсов

Изучайте искусственный интеллект практично и системно

«Искусственный интеллект — инструмент, а не магия. Освойте его возможности для решения реальных задач»

Начать обучение

Чему вы научитесь

Основы машинного обучения

Алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации. Понимание принципов работы нейронных сетей

Работа с данными

Анализ, очистка и предобработка данных. Визуализация результатов и извлечение инсайтов

Промт-инжиниринг

Эффективное взаимодействие с языковыми моделями. Создание качественных запросов

Этика ИИ

Ответственное использование искусственного интеллекта. Вопросы безопасности и приватности

Автоматизация задач

Внедрение ИИ-решений в рабочие процессы. Оптимизация повседневных операций

Программа курса

Модуль 1: Фундаментальные основы

Введение в ИИ

История развития, основные понятия, современные возможности

Математические основы

Линейная алгебра, статистика, теория вероятностей

Типы машинного обучения

Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning

Модуль 2: Практические навыки

Работа с Python

Pandas, NumPy, Scikit-learn для анализа данных

Обучение моделей

Подготовка данных, тренировка, валидация

Оценка результатов

Метрики качества, кросс-валидация, тестирование

Модуль 3: Реальные проекты

Анализ отзывов

Sentiment analysis для казахстанского контента

Рекомендательная система

Персонализация для e-commerce платформ

Прогнозирование продаж

Временные ряды для retail сегмента

Модуль 4: Внедрение и масштабирование

Развертывание моделей

API, cloud-решения, мониторинг производительности

MLOps практики

Автоматизация пайплайнов, версионирование

Бизнес-интеграция

ROI оценка, презентация результатов

Инструменты и практики

Python для ИИ

Изучение экосистемы Python для машинного обучения

  • Jupyter Notebook для экспериментов
  • Pandas для работы с данными
  • Scikit-learn для моделирования
  • Matplotlib/Seaborn для визуализации

Облачные платформы

Работа с современными AI-сервисами

  • Google Colab для обучения моделей
  • Hugging Face для готовых решений
  • OpenAI API для языковых моделей
  • Kaggle для участия в соревнованиях

Аналитические методы

Статистический анализ и интерпретация результатов

  • Исследовательский анализ данных
  • A/B тестирование решений
  • Метрики бизнес-эффективности
  • Визуализация инсайтов

Форматы и расписание

Онлайн обучение

Интерактивные занятия в реальном времени с преподавателем и группой

Длительность
8 недель
Занятия
2 раза в неделю
Время
19:00 - 21:00
Группа
До 15 человек

Очное обучение

Занятия в учебном центре в Алматы с полным погружением в материал

Длительность
6 недель
Занятия
По выходным
Время
10:00 - 16:00
Группа
До 12 человек

Гибридный формат

Сочетание онлайн лекций и очных практических занятий

Длительность
10 недель
Лекции
Онлайн
Практика
Очно, субботы
Группа
До 20 человек

Результаты и поддержка

Персональное наставничество

Индивидуальные консультации с экспертами. Помощь в решении сложных задач и карьерном планировании

Проверка работ

Детальная обратная связь по каждому заданию. Рекомендации по улучшению кода и подходов к решению

Сертификат завершения

Официальный документ о прохождении курса. Подтверждение приобретенных навыков для работодателей

Отзывы участников

Официальная регистрация