logo

CyberFormula3

New

Жасанды интеллект және Python-да машиналық оқыту

400 000 ₸
Тапсырыс беру
Бөлінді 35 Квот

Курс Python тілінде машиналық оқыту және жасанды интеллект саласында Junior деңгейіндегі маманды дайындауға бағытталған. Оқыту бір мамандық аясында құрылған: студент Python тілін, деректерді дайындау және талдауды, машиналық оқытуға қажетті математика мен статистиканы, классикалық ML алгоритмдерін және нейрондық желілерді бірізді меңгереді. Әр модуль нақты деректер жиынтығымен практикалық жұмыспен аяқталады, ал бүкіл курс толық циклді жеке жобамен қорытындыланады: тапсырманы қою және деректерді дайындаудан бастап модельді оқыту, валидациялау және оны жұмыс істейтін сервис түрінде іске асыруға дейін. Теория модельдердің тек дайын кітапханаларды қолдану үшін емес, олардың ішкі құрылымын түсіну үшін қажетті көлемде беріледі. Оқыту CyberFormula³ жеке платформасында онлайн форматта өтеді: тікелей сабақтар, алдын ала жазылған материалдар және оқытушымен апта сайынғы консультациялар. Қорытынды аттестаттау жобаны көпшілік алдында қорғау форматында өткізіледі. Курс аяқталғаннан кейін студент машиналық оқытудың типтік міндеттерін өз бетінше шешіп, Junior ML/AI әзірлеушісі позициясына үміткер бола алады.

Ерекше шарттар

Курсқа қатысу үшін 100 000 теңге көлемінде кепілдік жарна қажет. Оқуды сәтті аяқтап, қорытынды аттестациядан өткен жағдайда, кепілдік жарна студентке толық көлемде қайтарылады. Студенттің бастамасымен оқу мерзімінен бұрын тоқтатылған жағдайда, кепілдік жарна қайтарылмайды. Қорытынды аттестациядан өтпеген жағдайда, студент қайта тестілеу үшін өз қаражаты есебінен 300 000 теңге көлемінде төлем жасайды. Шарттар білім алушымен жасалатын қосымша келісімде бекітіледі.

Курстың егжей-тегжейлері

Деңгей

Барлығына

Оқыту форматы

Желіде

Қабылдау емтихандары

Иә

Ұзақтығы, апталарда

26

Оқыту тілі

Орысша

Біліктілік

junior

Дағдылар


Студент Python тілінде бағдарламалауды және NumPy, Pandas, scikit-learn және PyTorch кітапханаларымен жұмыс істеуді үйренеді. Ол деректерді өз бетінше жинау және тазалау, соның ішінде SQL сұраныстары арқылы оқытуға арналған деректер жиынтығын алу, зерттеушілік талдау жүргізу және модельдер үшін белгілерді қалыптастыру дағдыларын меңгереді. Студент классикалық машиналық оқыту модельдері мен нейрондық желілерді, соның ішінде конволюциялық архитектураларды құруды, оқытуды және валидациялауды меңгеріп, сапа метрикаларын дұрыс түсіндіруді үйренеді. Курс нәтижесінде ол ML міндетін қойылған сәттен бастап жұмыс істейтін сервиске дейін жеткізіп, нәтижесін комиссия алдында қорғай алады.

Жиі қойылатын сұрақтар

Ұқсас курстар