Системы искусственного интеллекта: нейронные сети
Программа нацелена на освоение практических инструментов ИИ: от генерации текста и изображений до написания кода, что критически важно в условиях цифровой трансформации.
В рамках обучения развиваются навыки работы с текстовыми и графическими нейросетями, понимание архитектуры ИИ, основы Data Science и машинного обучения, а также умение писать и оптимизировать код с помощью ИИ.
Цель курса повышения квалификации
Совершенствование профессиональных компетенций в рамках имеющейся квалификации, качественное изменение которых осуществляется в процессе обучения. Цель программы заключается в овладении знаниями в области искусственного интеллекта в разрезе нейронных сетей, а также использовании нейросетей в повседневной жизни и работе, в способности применять нейросети и языки программирования SQL и Python для сбора, визуализации, анализа больших данных и машинного обучения, формировании умений анализа результатов работы нейросети.
В программе курса повышения квалификации
- Как устроена сфера больших данных
- Что такое нейросети и как они появились, какими сервисами пользоваться
- Основные понятия и принципы работы нейронных сетей
- Задачи и подходы в машинном обучении
- Навыки критического мышления и нейросети
- Практическое применение в разных профессиях: кейсы, примеры использования в разных сферах.
Тема 2. Текстовые нейросети: практическое применение
- Обзор текстовых нейросетей: Chat GPT, Notion AI, YaGPT, Giga Chat и т.д.
- Команды для нейросетей: Prompt b и архитектор prompt-запросов
- Структура разных форматов текстового контента
- Сценарии применения: создание текстового контента в разных текстовых нейросетях
- Фактчекинг текстов от нейросети
- Написание SQL запросов с помощью нейросетей
- Разработка и реализация собственного проекта с использованием нейросетей в области текста
- Графические нейросети, какие задачи решают, где применяются, их возможности
- Обзор графических ИИ
- Генерация картинок в нейросети Midjourney: простые запросы и их усложнение
- Графика в Stable Diffusion
- Как работать с Lensa, Kandinsky, Шедеврум и др.
- Практическое применение в разных профессиях
- Автоматизация процессов
- Нейро-сервисы: от создания презентация до видео
- Разработка и реализация собственного проекта с использованием визуальных нейросетей
- Основные компоненты нейронной сети: нейроны, веса, активационные функции, слои
- Принципы работы нейронных сетей
- Структура нейронной сети
- Обучение нейросети
- Методы оптимизации
- Виды нейронных сетей: для какой задачи лучше использовать конкретный вид
- Искусственный интеллект. Базовый синтаксис Python
- Data Science. Базовый синтаксис Python
- Машинное обучение. Базовый синтаксис Python
- Глубокое обучение. Базовый синтаксис Python
- Нейросети для разработчиков: написание кода по текстовому описанию, анализ кода и ошибок
- Понятие машинного обучения
- Методы предобработки данных
- Построение прогностической модели
- Основы глубокого обучения
- Принципы работы алгоритмов машинного обучения
- Написание нейронных сетей
- Основные типы моделей машинного обучения
- Компьютерное зрение и нейросети
Результат посещения курса повышения квалификации
Полученные компетенции позволяют специалисту не просто использовать готовые сервисы, но и понимать механизмы их работы, создавать собственные проекты и интегрировать ИИ в бизнес-процессы для повышения эффективности.
Для кого предназначен курс повышения квалификации
Руководители и специалисты организаций, желающие повысить квалификацию в области машинного обучения и анализа данных.
Метод ведения
Лекционные и практические занятия.
Форма обучения: очно-заочная, с применением дистанционных образовательных технологий и электронного обучения
Документ по окончанию курса повышения квалификации
Отзывы
Похожие курсы
Подождите, идет загрузка информации...