Искусственный интеллект. Специалист

О профессии

• Специалист в области искусственного интеллекта проектирует и реализует системы, способные анализировать информацию и принимать обоснованные решения.
• Он разрабатывает сложные алгоритмы для машинного обучения и нейронных сетей, позволяющие моделям самостоятельно обучаться на основе данных.

Кому предназначен этот курс

• Тем, кто хочет начать карьеру в сфере искусственного интеллекта и освоить ключевые технологии AI.
• Новичкам с интересом к машинному обучению и современным методам анализа данных.

Освойте полный набор необходимых инструментов

• Python — универсальный язык программирования для AI-разработки
• TensorFlow и PyTorch — популярные фреймворки для глубокого обучения
• Scikit-Learn — библиотека для классических алгоритмов машинного обучения
• Pandas и NumPy — инструменты для обработки и анализа данных
• Keras — удобный интерфейс для построения нейронных сетей
• Jupyter Notebook — интерактивная среда для экспериментов с кодом
• Selenium — автоматизация веб-тестирования
• Git — система контроля версий для командной работы
• Linux — операционная система для разработки и развертывания проектов
• MongoDB, ClickHouse, Cassandra — решения для масштабируемого хранения данных
• Apache Spark, Zeppelin, Kafka, Hive, Presto — платформы для обработки и анализа больших объемов данных
• MS AppSource — платформа для интеграции приложений
• SQL, MySQL — языки и системы управления реляционными базами данных
• Power BI — инструментарий для визуализации данных
• Matplotlib, Seaborn — библиотеки для создания графиков и диаграмм
• Docker — контейнеризация приложений для удобного развертывания

Практические навыки, которые вы приобретете

• Программирование на Python с упором на создание алгоритмов и структурирование кода
• Уверенная работа в Linux-среде и владение технологиями виртуализации
• Обработка естественного языка (NLP) и построение генеративных моделей (GAN)
• Автоматизация процессов ETL — извлечение, преобразование и загрузка данных
• Применение математических методов для анализа и интерпретации информации
• Использование технологий глубокого обучения в задачах компьютерного зрения
• Опыт работы с системами контроля версий для эффективного управления проектами
• Создание и оптимизация решений для хранения, обработки и передачи данных с помощью современных платформ
• Адаптация и применение предварительно обученных моделей для решения новых практических задач