17 курсов по искусственному интеллекту доступных для прохождения в 2024 году

Изучение искусственного интеллекта (ИИ) становится все более перспективным и востребованным направлением в современной технологической сфере. Курсы по искусственному интеллекту предлагают знания и навыки, которые необходимы для понимания и создания сложных систем ИИ, способных выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта. Это направление обучения открывает двери в мир высоких технологий, где ИИ играет ключевую роль в разработке инновационных решений и продуктов.

Рыночный Спрос и Карьерные Перспективы

  1. Широкий спектр применения: ИИ находит применение во многих отраслях, включая здравоохранение, финансы, автомобилестроение, розничную торговлю и многое другое.
  2. Высокий спрос на специалистов: С ростом внедрения ИИ в различные сферы жизни, спрос на квалифицированных специалистов в этой области увеличивается.

Навыки и Знания, Получаемые из Курсов

  1. Основы искусственного интеллекта: Понимание принципов работы ИИ, включая машинное обучение и глубокое обучение.
  2. Программирование и алгоритмы: Изучение языков программирования, таких как Python, и алгоритмов, используемых в ИИ.
  3. Применение ИИ в реальных проектах: Разработка и реализация проектов на основе ИИ, включая системы распознавания образов, обработку естественного языка и прогнозирование данных.

Применение в Профессиональной Деятельности

  1. Разработка интеллектуальных систем: Создание продвинутых алгоритмов для автоматизации задач и процессов.
  2. Анализ больших данных: Использование ИИ для анализа и интерпретации больших объемов данных, получения ценных инсайтов и принятия решений.

Тенденции и Будущее Искусственного Интеллекта

  1. Интеграция с другими технологиями: Слияние ИИ с другими технологиями, такими как блокчейн и интернет вещей (IoT), для создания более мощных систем.
  2. Этические и социальные аспекты: Возрастающее внимание к этическим и социальным вопросам, связанным с развитием и использованием ИИ.

Изучение искусственного интеллекта через специализированные курсы открывает множество возможностей для карьерного роста в разнообразных отраслях. Это направление предлагает уникальное сочетание технических знаний и творческого подхода, позволяя специалистам стать частью революции в области высоких технологий.

Курс «Факультет искусственного интеллекта» — GeekBrains

Пройдите обучение в области Data Science с нуля и начните карьеру востребованного специалиста

За два года спрос на Data Scientist-ов увеличился в два раза, согласно данным HeadHunter. Применяя методы машинного обучения, они создают прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в различных сферах. Мы поможем вам стать таким специалистом "с нуля" и поможем найти работу.

После обучения вы сможете работать по следующим специальностям:

  • Data Scientist
  • Data Analyst
  • Machine Learning Engineer
  • Computer Vision-специалист
  • NLP-специалист

Зарабатывайте в любых условиях:

  • Получайте заказы на фрилансе или удаленке
  • Стройте карьеру в компании или стартапе
  • Развивайте свой бизнес

Гарантия трудоустройства закреплена в договоре. Если после успешного обучения вы не найдете работу, мы вернем вам деньги.

Почему выбирают нас:

  • Живое общение: в курсе 70% вебинаров с преподавателями, где вы сможете получить ответы на ваши вопросы и быструю обратную связь.
  • Актуальная программа: мы обновляем материал ежемесячно, чтобы предоставлять вам самые актуальные знания.
  • Постоянная практика: вы сможете тренироваться на наших учебных стендах, а также добавите 14 кейсов в ваше портфолио.
  • Методические материалы: после каждой пары вы получите методички в формате Jupiter Notebook - мощного инструмента для интерактивных вычислений.

У курса доступны два формата обучения:

  • Живые вебинары
  • Видеоколлекции в записи

В обоих форматах предусмотрены домашние задания и проверка преподавателем.

Программа обучения:

Наша программа - одна из самых объемных и содержательных. Она легко усваивается, поскольку знания передаются постепенно: от базовых знаний до продвинутых инструментов.

  • 380 часов обучающего контента и практики
  • 14 проектов в портфолио
  • 2 вебинара в неделю
Стоимость: Рассрочка на 36 месяцев - от 2 612 ₽ / мес
Подробнее о курсе →
mob-edu

Предметные области программы:

  • Наука о данных
  • Машинное обучение
  • Машинное зрение
  • Обработка естественных языков
  • Программирование на Python

Структура программы

Программа состоит из четырех модулей:

1. Модуль Вдохновение:

В этом модуле исследуются возможности и проблемы, связанные с реализацией искусственного интеллекта.

2. Модуль Приобретение знаний:

В рамках этого модуля учат базовым концепциям искусственного интеллекта через решение практических задач.

3. Модуль Опыт:

Этот модуль предлагает глубокое погружение в искусственный интеллект через решение технических задач. Обучение включает выбор одного из трех направлений: наука о данных, машинное обучение, машинное зрение. Программирование на Python играет ключевую роль в каждом направлении.

4. Модуль Применение знаний:

Здесь создаются социально-ориентированные проекты, использующие элементы искусственного интеллекта.

Модели реализации программы

На уровне образовательной организации могут применяться следующие модели реализации программы:

Модель 1. «Дополнительное образование»:

Программа ориентирована на углубление знаний, развитие интересов и профессиональное самоопределение учащихся. Длительность – от 72 до 144 часов.

Модель 2. «Проектная деятельность»:

Программа может быть включена в проектную деятельность, курс «Индивидуальный проект» или внеурочную деятельность. Модули программы могут быть использованы для подготовки к олимпиадам или конкурсам в области искусственного интеллекта. Длительность – от 72 до 144 часов.

Модель 3. «Лаборатория искусственного интеллекта»:

Предполагает создание лабораторий по искусственному интеллекту, где проводятся обучающие занятия, мероприятия и работа над проектами под руководством технических экспертов. Обучение длится от 72 до 144 часов.

Стоимость: нет информации
Подробнее о курсе →
«Университет РАУ»

Программа машинного обучения: ключевые моменты

  • Начало каждого месяца
  • Лекции на русском и английском языках с автоматическим переводом
  • Профессора из ведущих университетов США
  • Международный опыт общения и нетворкинг
  • Длительность - 8 месяцев
  • Нагрузка 20 академических часов в неделю
  • Возможность совмещать с основной работой или учебой
  • Поддержка кураторов
  • Международный сертификат

Учебная программа включает:

Изучение передовых концепций машинного обучения

Ученики изучают различные алгоритмы, включая деревья решений и QUEST-алгоритм, а также их применение к различным типам данных.

Глубокий разбор C5.0-алгоритма

Фокус на ключевых функциях алгоритма, таких как глобальная оптимизация и сокращение, помогает студентам углубить понимание машинного обучения.

Применение в реальных задачах

Студенты изучают способы прогнозирования и упаковки данных, применяемых в анализе деревьев решений, чтобы успешно применять полученные знания в реальной практике.

Четыре основных темы курса:

  1. Машинное обучение и нейронные сети
  2. Создание стоимости в различных отраслях
  3. Элементы трансформации искусственного интеллекта
  4. Применение искусственного интеллекта в различных сферах
Стоимость: 18 000 рублей
Подробнее о курсе →
Открытое образование

Курс по основам искусственного интеллекта: обзор

Введение
Этот курс ознакомит слушателей с ключевыми аспектами науки о данных и основами работы искусственного интеллекта. Он заинтересует не только тех, кто уже знаком с анализом данных и программированием, но и абсолютных новичков.

Развитие науки о данных
В последние десятилетия в различных областях науки и промышленности произошел взрывной рост данных, а методы машинного обучения продолжают развиваться. Используя эти данные, можно извлекать ценные знания и экономическую выгоду. Современные методы анализа данных так эффективны, что для их описания всё чаще используется термин "искусственный интеллект".

Цель курса
Цель этого курса - дать слушателям базовое понимание методов искусственного интеллекта, помочь им разобраться в терминологии и научить использовать некоторые методы для решения простых задач.

Структура курса
Курс состоит из набора коротких видео-лекций длительностью от 5 до 15 минут каждая. После каждой лекции будут предложены вопросы для самопроверки, которые помогут вам лучше усвоить материал. Рекомендуется прослушивать фрагменты повторно в случае затруднений с ответами.

Содержание курса

  • Введение в искусственный интеллект
  • Введение в машинное обучение
  • Машинное обучение в задачах классификации
  • Введение в машинное обучение: кластеризация и визуализация данных
  • Введение в теорию вероятностей
  • Введение в математическую статистику
  • A/B тестирование
  • Основы визуализации данных
  • Введение в нейронные сети
  • Нейронные сети в задачах распознавания изображений
  • Нейронные сети в задачах стилизации изображений
  • Другие задачи искусственного интеллекта: рекомендательные системы и ассоциативные правила

Цели обучения

  • Обучение простым моделям на готовых данных в среде Orange
  • Интерпретация статистических данных
  • Проведение исследовательского анализа данных
  • Выявление основных ошибок в данных
  • Проверка гипотез и различение случайных и недостоверных результатов
  • Профессиональная визуализация итогов исследований
Стоимость: нет информации
Подробнее о курсе →
Skillbox (уже неактивен)

Учебная программа Data Science

  • Продолжительность 19 месяцев
  • Помощь в трудоустройстве
  • 7 курсов в одной программе
  • Доступ к курсу навсегда

Почему стоит выбрать этот курс?

На сегодняшний день преимущественно отсутствуют специалисты в сфере Data Science. Более 500 компаний, включая Сбербанк, Яндекс и Тинькофф, заинтересованы в специалистах по Data Science. Заработная плата начинающего специалиста составляет 100 000 рублей.

Кому подходит этот курс?

  • Людям без предварительной подготовки в IT
  • Программистам
  • Менеджерам и владельцам бизнеса

Чему вы научитесь?

  • Программировать на Python
  • Визуализировать данные
  • Работать с библиотеками и базами данных
  • Применять нейронные сети для решения реальных задач
  • Строить модели машинного обучения
  • Создавать рекомендательные системы

Карьера после обучения

Skillbox помогает своим студентам с первой стажировкой и предложением работы мечты. В 2021 году более 1000 студентов нашли работу по новой специальности.

Как проходит обучение?

  • Изучение темы с помощью практических видеоуроков
  • Выполнение заданий в удобном для вас темпе
  • Работа с преподавателем для закрепления знаний
  • Защита дипломной работы для пополнения портфолио

Программа обучения

7 курсов с разной сложностью, которые равнозначны году работы. Обучение включает 82 тематических модуля и 288 онлайн-уроков.

Дипломные проекты

  • Рекомендательная система для онлайн-гипермаркета Instacart
  • Система по распознаванию эмоций

Ваше резюме после обучения

Позиция: Специалист по машинному обучению

Зарплата: от 100 000 ₽

Профессиональные навыки включают в себя владение Python для машинного обучения, работу с различными источниками данных и нейронными сетями.

Диплом от Skillbox будет дополнительным подтверждением ваших знаний при устройстве на работу.

Стоимость: Рассрочка на 31 месяц - 6 154 ₽ / мес
Подробнее о курсе →
УНИВЕРСИТЕТ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Программа обучения Middle AI разработчика

Станьте Middle AI разработчиком за 7 месяцев и реализуйте свой собственный нейросетевой проект!

Что даст вам обучение

  • Сократит время обучения с 2 лет до 7 месяцев
  • Получите сильные навыки работы с нейронными сетями
  • Освоите более 32 различных видов нейронных сетей
  • Разработаете собственный нейросетевой проект
  • Получите поддержку и консультации наставника по вашему проекту
  • Получите портфолио, диплом и рекомендации для успешного трудоустройства
  • Подготовитесь к работе в сфере машинного обучения или повысите свою квалификацию и заработную плату

Содержание программы

  1. Основы Python: синтаксис и работа с библиотеками
  2. Numpy: работа с массивами и матрицами
  3. Matplotlib и Seaborn: визуализация данных
  4. Базовая математика
  5. Множества, бинарная логика и комбинаторика
  6. Теория вероятностей и статистика
  7. Нейронные сети: введение и основные принципы

Дополнительные темы по нейронным сетям

  • Свёрточные нейронные сети
  • Обработка текста и речи с помощью нейросетей
  • Автокодировщики и генеративные модели
  • Генетические алгоритмы и обучение с подкреплением
  • Распознавание и сегментация изображений

Интеграция в Production

  • Источники данных и их обработка
  • Хранение и получение данных из различных источников
  • Методы получения данных и Web-scrapping
  • Структурированные и неструктурированные данные
  • Инструменты для построения моделей данных
Стоимость: 154.900 RUB
Подробнее о курсе →
Академия IT

Глубокое Обучение: Введение в Продвинутый Поток Машинного Обучения

  • Глубокое Обучение: Основы
  • Продвинутый поток Машинного Обучения
  • Лекции по Глубокому Обучению
Стоимость: бесплатно
Подробнее о курсе →
Stepik

Программа курса:

  • Модуль 1: Машинное обучение
  • Модуль 2: Компьютерное зрение
  • Модуль 3: Обработка естественного языка
  • Модуль 4: Математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте

Описание: Данный курс представляет собой возможность познакомиться с миром искусственного интеллекта, а также является отличным стартом для тех, кто хочет начать карьеру в данной области. Занятия будут охватывать основные темы, такие как алгоритмы машинного обучения, нейронные сети, обработка текста и многое другое.

Структура курса:

  • Курс рассчитан на четыре недели, по неделе на каждый модуль.
  • Каждое занятие включает в себя видеолекции по определенной теме и практические задачи для закрепления материала.

Целевая аудитория: Курс подходит для старших классов школы и студентов технических специальностей, которые уже владеют базовыми знаниями по программированию и стремятся к изучению искусственного интеллекта.

Программа курса включает в себя следующие модули:

  • Модуль 1: Машинное обучение
    • Введение
    • Линейные алгоритмы
    • Метрики
    • Выбор модели
    • Домашнее задание
  • Модуль 2: Компьютерное зрение
    • Нейронные сети: основы
    • Сверточные нейронные сети
    • Практика: классификация картинок
    • Задачи компьютерного зрения
    • Домашнее задание
  • Модуль 3: Обработка естественного языка
    • Введение в NLP
    • Выделение признаков
    • Word Embeddings
    • Рекуррентные нейронные сети
    • Рекуррентные нейронные сети на практике
    • Домашнее задание
  • Модуль 4: Математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте
    • Делаем быстрое и простое решение: жадный алгоритм
    • Делаем быстрое и простое решение: вероятностный подход
    • Делаем быстрое и простое решение: эмпирические наблюдения
    • Подкрутка простых решений
    • Классификация с помощью подсчета статистик
    • Итоговое тестирование

Это первый этап программы интенсивной подготовки по спортивному программированию и искусственному интеллекту RuCode Festival, проводимой МФТИ при поддержке Фонда президентских грантов и Фонда развития Физтех-школ.

Стоимость: бесплатно
Подробнее о курсе →
aisimple

Для кого это предназначено?

  • Абсолютно все: если вы закончили среднюю школу и владеете базовыми математическими знаниями, то проблем не возникнет.
  • Студенты, желающие работать на динамично развивающемся рынке специалистов по разработке нейросетей и Data Science, отлично подойдут.
  • Специалисты, стремящиеся усвоить основные знания в удобном формате и за короткий срок для повышения ценности на рынке труда - приглашаем на бесплатный онлайн-вебинар.

О чем идет речь?

  • Полноценный месячный курс по нейронным сетям.
  • Основы искусственного интеллекта.
  • Теоретические аспекты, начиная с самых базовых понятий.
  • Математический анализ в основах.
  • Методы математической и вычислительной математики.
  • Основы математического моделирования.
  • Процесс моделирования и алгоритмы создания различных моделей для решения практических задач.

Используемые технологии

  • Python и его библиотеки: Statsmodels, Pandas, Numpy, SciKit-Learn, Keras.

Программа курса

  • Основы ИИ и их практическое применение, в том числе нейросетей на Python/C++.

Урок 1

  • Введение в ИИ и алгоритмы машинного обучения.
  • Классификация методов и типы задач.
  • Сравнительный анализ распространенных алгоритмов машинного обучения.
  • Искусственные нейронные сети и этапы их моделирования.
  • Домашнее задание.

Урок 2

  • Искусственные нейроны и алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей.
  • Обучение нейронных сетей (теория) и алгоритмы.
  • Способы нормализации переменных.
  • Домашнее задание.

И так далее...

Стоимость: 7 900 ₽
Подробнее о курсе →
Лекториум

Глава 1. Применение в творческих профессиях

  • Введение
  • ИИ, машинное обучение, нейросети: определение
  • Экспертное мнение о мире будущего
  • Тест по первому разделу

Глава 2. Искусственный интеллект для медиарынка

  • Использование в журналистике: от сортировки информации до выявления пропаганды
  • Использование в видео и фото: поиск похожих изображений, определение объектов, редактирование видео при помощи нейросетей
  • Использование в маркетинге и инфлюенс-маркетинге
  • Экспертное мнение о том, как ИИ помогает обрабатывать мнения
  • Тест по второму разделу

Глава 3. Использование для рынка моды

  • ИИ для fashion-индустрии: от рекомендательных сервисов до виртуальных стилистов
  • Виртуальные примерочные в режиме реального времени
  • Дизайн с применением искусственного интеллекта
  • Экспертное мнение о нейросетях для гардероба
  • Тест по третьему разделу

Глава 4. Искусственный интеллект для искусства

  • Картины, созданные нейросетью
  • Применение в музыке
  • Применение в литературе
  • ИИ как художник: новое искусство
  • Экспертное мнение о новом искусстве и выявление подделок
  • Тест по четвертому разделу

Глава 5. Необходимые навыки и их развитие

  • Где можно получить знания об ИИ для творческих профессий
  • Новые специальности на пересечении гуманитарных наук и искусственного интеллекта
  • Развитие навыков за пределами учебных заведений
  • Экспертное мнение о хакатонах для гуманитариев
  • Тест по пятому разделу
Стоимость: 2 000 ₽
Подробнее о курсе →
Microsoft

Программа Microsoft Professional Program for Artificial Intelligence

  • Открыта для всех желающих
  • Состоит из 10 курсов, каждый длится три месяца
  • Начинается в начале квартала

Обучение включает в себя:

  • Основы разработки ИИ
  • Практические занятия, такие как использование языка Python и визуализация данных на Python и R

В рамках программы также включены материалы по математике:

  • Элементы линейной алгебры, теория вероятностей, математическая статистика, оптимизация

Завершающая часть программы включает в себя:

  • Моделирование данных для машинного обучения
  • Глубокие нейросети
  • Обучение с подкреплением
  • Обработка естественного языка
  • Распознавание речи и образов

Помимо технических занятий, учащиеся пройдут курс по этике ИИ, чтобы разобраться в юридических и моральных вопросах, связанных с искусственным интеллектом.

Стоимость: бесплатно
Подробнее о курсе →
АНО ДО «РШП»

Этапы образовательной программы

  • 1 этап: Онлайн марафон
  • На протяжении двух дней специалисты делятся информацией о позиции технологий искусственного интеллекта в нашем мире и показывают, как каждый может найти свое место в этой области.

  • 2 этап: 8-недельная образовательная программа
  • Программа направлена на изучение различных аспектов технологий искусственного интеллекта и решение практических задач, что поможет определить, какие технологии подходят лично вам.

  • 3 этап: Открытые онлайн курсы
  • Для новичков доступна полноценная программа по Big Data, тогда как более подготовленные могут пройти обучение по Data Science, если владеют основами Python, математики, статистики и теории вероятностей.

  • 4 этап: Live coding battle
  • Новый этап, где можно попрактиковаться в задачах машинного обучения в формате турнира. Решаешь несколько задач самостоятельно, загружаешь решения для проверки в платформу — побеждает тот, кто первым решит все задачи.

  • 5 этап: Хакатон (Идеатон)
  • Финальный этап для технических студентов, где знакомятся с чемпионатом вживую. Необходимо внимательно изучить требования мероприятия и быть готовым создать что-то удивительное из ничего всего за несколько дней или часов.

Стоимость: нет информации
Подробнее о курсе →
Coursera

Топ-10 курсов по искусственному интеллекту:

  1. AI For Everyone: DeepLearning.AI
  2. Machine Learning: Stanford University
  3. IBM Applied AI: IBM
  4. Deep Learning: DeepLearning.AI
  5. AI Foundations for Everyone: IBM
  6. Introduction to Artificial Intelligence (AI): IBM
  7. IBM AI Engineering: IBM
  8. Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
  9. AI in Healthcare: Stanford University
  10. Machine Learning Engineering for Production (MLOps): DeepLearning.AI
Стоимость: разная стоимость
Подробнее о курсе →
НИУ ВШЭ

Получится, когда студенты:

  • Знание: освоят ключевые направления развития медиаиндустрии, основных поставщиков программного обеспечения и участников системы искусственного интеллекта.
  • Умение: применять современные технологии для медиапланирования и управления рекламными кампаниями.
  • Мастерство: работы с обучающими данными и анализа алгоритмов для создания персонализированных рекомендаций.

Планируемые результаты обучения

Студенты познакомятся с ключевыми трендами развития медиаиндустрии, новым ландшафтом медиакоммуникаций, основными поставщиками программного обеспечения и участниками экосистемы искусственного интеллекта. Они также научатся работать с обучающими данными, собирать их из различных источников, использовать механизмы передачи знаний и адаптировать модели к конкретным задачам.

Содержание курса

Введение в теоретическую часть

Студенты узнают об истории искусственного интеллекта, принципах его работы, видов нейронных сетей и их применении. Они также изучат основные поставщики и продукты экосистемы технологий искусственного интеллекта, а также различия с традиционными методами прогнозирования.

Обучающие данные и передача знаний

Студенты познакомятся с сбором данных для обучения моделей, использованием открытых и коммерческих источников данных, а также претренированными моделями для передачи знаний.

Рекомендательные системы и прогнозирование потребления

Студенты изучат технологии и инструменты рекомендательных систем, новые подходы к анализу потребительских предпочтений и тенденции персонализации, а также разберут бизнес-кейсы.

ТВ-программатика и медиапланирование

Студенты освоят планирование телевизионных кампаний, решение задач медиапотребления, традиционные и новые подходы к прогнозированию, а также автоматизацию процесса принятия решений для рекламодателей.

Актуальные тренды развития

Студенты изучат новые возможности извлечения знаний из медийного контента, примеры их применения и анализ различных бизнес-кейсов.

Стоимость: нет информации
Подробнее о курсе →
Cabar School

Программа обучения

  • Курс ознакомления с искусственным интеллектом

Данный учебный курс является вводным в мир искусственного интеллекта. Он включает в себя 5 основных модулей, полезные ссылки и глоссарий, и предназначен для всех, кто стремится получить вдохновение, а также укрепить свои теоретические и практические знания по теме искусственного интеллекта (ИИ).

Продолжительность курса и формат обучения

  • Продолжительность: 6 недель
  • Среднее время на обучение в неделю: от 4 до 6 часов

Каждый модуль включает в себя видеолекции продолжительностью от 8 до 15 минут, с сопровождающими их дословными расшифровками.

Целевая аудитория

  • Журналисты
  • Блогеры
  • Студенты факультетов журналистики центральноазиатских вузов

Необходимо иметь базовые навыки работы с информационными технологиями на уровне опытного пользователя ПК.

Создание и доступ к курсу

Курс создан в рамках проекта IWPR CA "Развитие новых медиа и цифровой журналистики в Центральной Азии" при сотрудничестве с Школой Данных Кыргызстана. Материалы размещаются на платформе медиа-школы и доступны только зарегистрированным участникам. Все курсы, разработанные в рамках проекта, являются собственностью IWPR СA и могут быть использованы для других проектов по усмотрению IWPR СA.

Содержание курса

  • Определение искусственного интеллекта и его возможности
  • Применение ИИ в журналистике
  • Основные понятия при работе в Python
  • Изучение алгоритмов линейной регрессии
  • Понимание логистической регрессии и ее принципов работы
  • Роль данных и их значимость
Стоимость: нет информации
Подробнее о курсе →
Сергей Марков

Описание курса в мире искусственного интеллекта

  • Курс вводный, состоит из 5 модулей
  • Предназначен для всех, кто хочет изучить AI
  • Продолжительность курса - 6 недель
  • Нагрузка 4-6 часов в неделю

Основные данные о курсе

  • Видеолекции продолжительностью от 8 до 15 минут
  • Дословная расшифровка видеоматериала

Для кого подходит

  • Для журналистов, блогеров, студентов журналистики
  • Требуется базовое владение ПК

Информация о проекте

  • Разработан при сотрудничестве с Школой Данных Кыргызстана
  • Материалы доступны только зарегистрированным участникам
  • Курсы являются собственностью IWPR CA

Содержание курса

  • Что такое AI и как его применять
  • Примеры использования AI в журналистике
  • Основные понятия Python
  • Алгоритмы линейной регрессии
  • Логистическая регрессия и ее принцип работы
  • Роль данных и их значение
Стоимость: бесплатно
Подробнее о курсе →
Skillcare

Программа базового курса по искусственному интеллекту

Мы разработали обучающий курс, охватывающий все аспекты сферы искусственного интеллекта с нуля. Этот курс призван помочь различным категориям людей:

  • Предприниматели: узнайте, как применить искусственный интеллект в маркетинге, рекламе, с использованием чат-ботов, для анализа рынка и прогнозирования продаж.
  • Наемные специалисты: зарплаты в сфере искусственного интеллекта уже сейчас колеблются от 130 000 до 300 000 рублей.
  • Разработчики: поймите новые тренды и найдите клиентов в сфере ИИ, связав свою работу с новейшими технологиями цифровой экономики.
  • Специалисты смежных профессий: специалисты в области искусственного интеллекта востребованы в различных сферах - от банковского дела до медицины и юриспруденции.

Основные темы курса:

  • Введение в системы искусственного интеллекта
  • История развития искусственного интеллекта и методы программирования
  • Правовые и теоретические основы работы в данной области
  • Логические методы программирования
  • Экспертные системы и построение нейронных сетей
  • Различные ключевые проекты в области искусственного интеллекта

Преимущества прохождения курса:

  • Подготовка к высокооплачиваемой работе в приоритетных компаниях
  • Понимание возможностей искусственного интеллекта в различных областях, включая здравоохранение, безопасность, транспорт и науку
  • Освоение ключевых аспектов цифровой экономики и ориентация в технологиях искусственного интеллекта
  • Возможность занимать экспертную позицию или консультировать компании в этой области

Присоединяйтесь к курсу уже сегодня и раскройте новые перспективы в области искусственного интеллекта!

Стоимость: 1 920 руб.
Подробнее о курсе →

Перейти к курсу ↑