Faculdade de Inteligência Artificial - curso 175.032 rublos. da GeekBrains, treinamento 18 meses, 2 aulas por semana, Data: 10 de junho de 2023.

Nosso programa é um dos mais volumosos e abrangentes. Ao mesmo tempo, é fácil de entender porque o conhecimento é dado de forma gradual: das ferramentas básicas às avançadas.

380 horas de conteúdo educacional e prática 14 projetos no portfólio 2 webinars por semana

Bloco preparatório

Você não precisa aceitá-los, mas eles o ajudarão a ficar mais imerso em seu aprendizado.

Cursos

Curso em vídeo: como estudar de forma eficaz
Diremos como planejar seu treinamento para manter o interesse, obter o máximo benefício e fazer tudo.
Noções básicas de matemática
Você poderá atualizar seus conhecimentos básicos de matemática e facilitar sua imersão em métodos de aprendizado de máquina.

Noções básicas de programação
Você aprenderá sobre os recursos das linguagens de programação e terá sua primeira experiência em escrever código.
Noções básicas da linguagem Python
Um curso para programadores iniciantes e experientes: você se familiarizará com ferramentas de desenvolvimento e dominará o aprendizado de máquina em Python.
Eita. Curso básico
Vamos apresentar os conceitos básicos: repositório, commit, tag, ramificações, criação e clonagem de repositório, mesclagem de ramificações, solicitação de histórico de alterações.

I trimestre de programação

Aprenda a trabalhar em Linux e criar servidores em serviços de nuvem AWS, buscar informações e operações básicas com arquivos e monitorar o funcionamento do servidor. Aprenda a usar a linguagem de consulta SQL, crie e otimize consultas complexas. Bibliotecas Master Python projetadas para ciência de dados: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.

Cursos

Reunião do reitor com alunos

Noções básicas da linguagem Python

Linux. Posto de trabalho

Noções básicas de bancos de dados relacionais e MySQL

Bibliotecas Python para ciência de dados: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn

Projeto
Previsão de preços imobiliários

II trimestre Recolha de dados e investigação estatística

Familiarize-se com a teoria das probabilidades e a estatística matemática. Aprenda métodos para conduzir análises de correlação, variância e regressão. Aprenda a trabalhar com serviços RESTful/SOAP, formatos XML e JSON em Python e familiarize-se com os recursos do Open Data.

Cursos

Bibliotecas Python para ciência de dados: continuação

Métodos de coleta e processamento de dados da Internet

Introdução ao Cálculo

Teoria da probabilidade e estatística matemática

Projeto
Coleta de informações de acordo com critérios especificados
Análise exploratória de dados (EDA) com base nas informações recebidas

III trimestre Matemática para Cientista de Dados

Considere os aspectos matemáticos dos algoritmos usados ​​em Ciência de Dados: regressão linear e logística, descida gradiente, método dos vizinhos mais próximos, agrupamento, árvores de decisão, floresta aleatória, aumento de gradiente. Você entenderá como os algoritmos funcionam no nível matemático.

Cursos

Álgebra Linear

Algoritmos de análise de dados

Projeto
Construindo um modelo de pontuação de crédito para um banco

IV trimestre Aprendizado de máquina

Domine Python: desde noções básicas de programação até automação, coleta, processamento, análise e visualização de dados.

Cursos

Aprendizado de máquina nos negócios

Sistemas de recomendação

Vídeo curso do projeto de curso Megafon +

Projetos
Sistema de recomendação para uma loja online
Previsão de rotatividade de assinantes
Algoritmo para determinar a probabilidade de conexão do serviço

V quarto Redes Neurais

Aprenda a resolver problemas de Machne Learning com dados de redes sociais, geodados, uso de gráficos e também conheça redes neurais. Na prática, você se familiarizará com frameworks para desenvolvimento de redes neurais: Tensorflow, Keras, PyTorch.

Cursos

Introdução às Redes Neurais

Estrutura PyTorch para desenvolvimento de redes neurais artificiais

Projetos
Reconhecimento e classificação de imagens
Um aplicativo que analisa objetos na câmera

VI trimestre Tarefas de inteligência artificial

Aprenda arquiteturas avançadas de redes neurais convolucionais, processamento de linguagem natural e visão computacional.

Cursos

Introdução ao processamento de linguagem natural

Aprendizado profundo em visão computacional da NVIDIA

Projetos
Chatbot baseado em inteligência artificial que pode se comunicar sobre qualquer assunto
8 miniprojetos sobre visão computacional

Cursos fora do trimestre

Itens com seleção individual de data de início
Você mesmo pode criar parte do cronograma e ajustar a intensidade do treinamento.

Cursos

Preparando-se para uma procura de emprego

História do desenvolvimento da inteligência artificial

Algoritmos e estruturas de dados em Python

Introdução à Matemática Superior

Análise de dados esportivos. Plataforma Kaggle

Linguagem R para análise de dados

Visualização de dados no Tableau

Redes neurais convolucionais em visão computacional

Projetos
Competição na plataforma Kaggle