Искусственный интеллект Tech Orda 3.2
Курс "Искусственный интеллект Tech Orda 3.2" — это комплексный курс охватывает широкий спектр тем от программирования на Python до генеративного искусственного интеллекта и инженерии запросов, подготавливая студентов к решению реальных задач в области данных и ИИ.
- 30 недель
- 4 проекта в портфолио
- индивидуальные занятия в подарок
-
ближайший старт
24 июня 2024 г.
-
формат
Онлайн
-
график
Пн, Ср, Пт 19:00-21:00
-
Возраст студента Tech Orda
Возраст: от 18 до 45
-
Особое условия Tech Orda
Отсутствуют
-
Критерии отбора Tech Orda
Отсутствуют
Курс идеально подойдет
Обучение учителей информатики образовательных учреждений (школы и колледжи) для дальнейшего обучения учащихся образовательных учреждений (школы и колледжи) по соответствующим направлениям.
Тренера АО «НЦПК «Өрлеу» по приоритетным направлениям IT для дальнейшей передачи знаний и методологии обучения учителям образовательных учреждений (школы и колледжи).
Как проходит обучение?
Во всех курсах используются последние и самые популярные методологии, технологии разработки и актуальный технологический инструментарий. Все это представлено в доступной подаче — мы умеем учить и точно знаем, каким может быть путь в профессии IT.
Видеозапись одного из наших онлайн-уроков курса Python-разработчик, на котором объясняется тема List.
Поддержка от преподавателя 24/7 в группе Telegram по всем вопросам касающихся обучения.
Много практики: домашние задания, практика на занятиях, разбор домашнего заданий, проектные работы.
Занятия 3 раза в неделю по 2 часа (онлайн с прямым интерактивом или гибридный).
Комьюнити: мы даем доступ в наше сообщество обучающихся и выпускников курсов, которые уже сталкивались с задачами, которые встретите во время обучения вы.
Индивидуальные занятия в подарок: часто нужно не просто спросить, а получить развернутое объяснение технологии — мы даем возможность.
Программа курса
Мы постоянно обновляем нашу программу, чтобы вы изучали только те технологии и методы, которые точно пригодятся на практике.
Данный модуль курса посвящен основам программирования на Python, охватывая всё от базовых концепций и структур данных до объектно-ориентированного программирования и обработки ошибок. Учащиеся научатся работать в средах, таких как Jupyter и Conda, и будут использовать популярные библиотеки для анализа данных и визуализации. Модуль подготовит студентов к решению реальных задач с помощью Python, делая акцент на практическое применение изученных навыков.
- Вводный урок: 1ч.
- Рабочая среда: 2ч.
- Условный оператор (if, else): 2ч.
- Циклы (for, while): 2ч.
- List, Tuple: 2ч.
- Dictionary, Set: 2ч.
- Функции: 4ч.
- Встроенные функции для работы с циклами: 2ч.
- Рекурсия: 2ч.
- Введение в ООП, Библиотеки math, random: 12ч.
- Обработка исключений: 2ч.
- Разделение кода по файлам, работа со стандартными библиотеками os, time: 2ч.
- Pandas основные функции: 2ч.
- Визуализация данных: 2ч.
- Проект по модулю Python: 4ч.
Этот модуль курса посвящён аналитике данных и основам статистики, охватывая теорию вероятностей, математическую статистику и регрессионный анализ. Студенты изучат методы обработки и анализа данных с использованием статистических инструментов и алгоритмов, включая логистическую и линейную регрессию, а также кластеризацию. Модуль также включает практическое применение SQL для работы с данными и их агрегацией, что предоставляет студентам навыки, необходимые для решения реальных задач в области данных.
- Элементарная теория вероятностей: 4ч.
- Общая теория вероятностей: 2ч.
- Основы математической статистики: 2ч.
- Основные понятия статистики: 2ч.
- Корреляция и регрессия: 4ч.
- Логистическая регрессия: 2ч.
- Линейная регрессия: 2ч.
- Кластеризация: 2ч.
- Тестирование гипотез: 4ч.
- Работа с таблицами, CSV, kaggle: 4ч.
- Базовый синтаксис SQL: 2ч.
- DDL и DML: 2ч.
- Join и union: 2ч.
- Агрегация: 2ч.
- Оконные функции: 2ч.
- Введение в оптимизацию и встроенные функции SQL: 2ч.
- Нормальные формы: 2ч.
- *** Обсуждение финального проекта: 2ч.
- Проект по аналитике: 6ч.
Этот модуль курса посвящен введению в генеративный искусственный интеллект и широкому спектру технологий ИИ, включая символьный ИИ, нейронные сети, компьютерное зрение и обработку естественного языка. Участники курса научатся использовать современные инструменты и фреймворки для разработки и обучения нейронных сетей, а также изучат принципы работы с передовыми моделями ИИ, такими как трансформеры и генеративно-состязательные сети.
- Введение в ИИ: 2ч.
- Символьный ИИ: 2ч.
- Введение в нейронные сети: 4ч.
- Персептрон: 2ч.
- Инструменты для работы с нейронными сетями: 2ч.
- Введение в компьютерное зрение (CV): 4ч.
- Предварительно обученные сети и передача обучения: 2ч.
- Автокодировщики: 2ч.
- Использование готовых CV моделей: 2ч.
- Обучение CV моделей: 4ч.
- Введение в Обработку естественного языка (NLP): 4ч.
- Использование NLP модели для распознавания контекста: 4ч.
- Принцип работы GPT моделей, Моделирование языка: 2ч.
- Рекуррентные нейронные сети: 4ч.
- Генеративные сети и их типы: 4ч.
- Модели на основе трансформеров: 2ч.
- Распознавание именованных сущностей (NER): 4ч.
- Принципы создания ИИ помощников: 2ч.
- Генеративно-состязательные сети: 4ч.
- Проект генеративный ИИ: 8ч.
Этот модуль курса посвящён инженерии запросов (prompt engineering) для работы с моделями искусственного интеллекта, включая текстовые и графические API. Студенты узнают, как эффективно взаимодействовать с API ChatGPT, настраивать параметры моделей для достижения желаемых результатов и создавать продвинутые запросы для генерации текста и изображений. Модуль обучает техникам оптимизации запросов, чтобы управлять "воображением" AI, и раскрывает методы работы с Dalle-3 для создания визуального контента.
- Введение в работу api chatgpt: 4ч.
- Продвинутый промпт инжиниринг для текстов: 2ч.
- Введение в промпт инжиниринг для изображений на основе Dalle-3: 4ч.
- Продвинутый промпт инжиниринг для изображений: 2ч.
- Финальный проект: 12ч.
Чему вы научитесь
Благодаря большому количеству изучаемых технологий на курсе вы сможете обрести следующие навыки:
-
Статистика
Учащиеся получат глубокие знания в области статистики, изучат различные статистические распределения, методы оценки и интерпретации данных, что позволит им корректно анализировать данные и применять статистические методы в различных сферах деятельности.
-
Работа с базами данных, SQL
Курс предоставит навыки работы с реляционными базами данных с использованием SQL. Студенты научатся создавать, модифицировать и оптимизировать запросы, что необходимо для эффективного управления и анализа данных.
-
Python
Студенты научатся использовать Python — один из самых популярных языков программирования для аналитики данных, машинного обучения и автоматизации процессов. Они освоят основы языка, структуры данных, функции, библиотеки и фреймворки, расширяя свои возможности в решении технических задач.
-
Объектно-ориентированное программирование
Программа включает изучение принципов объектно-ориентированного программирования (ООП), что позволит студентам структурировать программный код более эффективно, улучшая его читаемость и переиспользуемость.
-
Машинное зрение
Студенты изучат ключевые концепции машинного зрения, включая обработку и анализ изображений с использованием сверточных нейронных сетей, что позволит им разрабатывать приложения для распознавания образов и обработки визуальной информации.
-
Обработка естественного языка
Курс обеспечит знания и навыки в области обработки естественного языка (NLP), включая работу с текстовыми данными, их анализ и использование NLP моделей для интерпретации и генерации языковых данных.
-
AI модели
Учащиеся научатся разрабатывать и тренировать модели искусственного интеллекта, включая генеративные модели и системы на основе нейронных сетей, что позволит им решать задачи в области ИИ, от автоматизации процессов до создания продуктов.
Остались вопросы?
Оставьте заявку и мы поможем с выбором направления курса, расскажем о профессии и ответим на все ваши вопросы об обучении на курсе.
Наши преподаватели
Все преподавателиВсе наши преподаватели являются действующими специалистами в крупных компаниях и имеют опыт в разработке не менее 5 лет
Индивидуальные занятия в подарок
Иногда для полного понимания технологии мало просто задать один вопрос, нужна полноценная консультация у практикующего специалиста. Наши студенты могут пройти индивидуальные уроки с преподавателями бесплатно.
Стоимость курса
Вопросы и ответы
-
Что делать если плохо освоил какую-то тему?
Все занятия сохраняются, и Вы в любой момент сможете прослушать их повторно. Помимо этого, Вам предоставляются бесплатные индивидуальные занятия, на которых Вы с преподавателем сможете разобрать все проблемные темы и интересующие вопросы.
-
Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять курсу?
Занятия проходят 3 раза в неделю по 2 часа, однако для того, чтобы хорошо освоить изучаемое направление, следует уделять обучению от 15 до 20 часов в неделю. Поэтому, помимо занятий, мы даем полноценные домашние задания с практикой, на которые рекомендуем уделять по 2 часа в день.
-
Обязательно ли выполнять домашние задания и защищать все проектные работы?
Если Вы хотите хорошо освоить направление, то просто необходимо выполнять все практические работы и домашние задания, а также защищать проекты.
-
В каком формате проходит обучение?
Большая часть курсов и профессий предусматривает онлайн формат, который не сильно отличается от очного, так как вы посещаете занятия в режиме настоящего времени и сможете вести коммуникацию с преподавателем, и задавать вопросы. Некоторые курсы предусматривают гибридный формат, на котором вы сами выбираете как посещать каждое занятие: онлайн или офлайн.
-
Как успешно окончить обучение и получить сертификат?
Чтобы получить сертификат вам необходимо иметь, как минимум, 80% посещаемости и 75% успеваемости, поэтому выполняйте домашние задания, практические работы, сдавайте проекты и не пропускайте занятий.
-
У меня сохранится доступ к материалам курса после его окончания?
Все занятия будут записаны и выложены в LMS-систему, в которой также будут храниться домашние задания, презентации и все необходимое для обучения. Доступ к LMS-системе Вы будете иметь еще в течении года после окончания обучения.
-
Что понадобится для обучения?
Независимо от Вашего формата обучения, Вам понадобится ноутбук или компьютер для выполнения домашних заданий. Необходимые технические характеристики компьютера зависят от выбранного Вами направления, но при этом ни один из наших курсов не требует наличия мощного компьютера.
-
Кто будет помогать мне на курсе?
Преподаватель всегда будет на связи, Вы сможете задать вопрос в Telegram-чате, но, если Ваш вопрос требует развернутого объяснения или дополнительных пояснений, Вы можете взять бесплатное индивидуальное занятие.
-
Что делать после трудоустройства?
IT-рынок постоянно развивается и невозможно оставаться хорошим программистом, не обучаясь чему-то новому. Очень легко отстать от времени и потерять актуальность своих знаний, именно поэтому хороший программист продолжает учиться. Так что успешное трудоустройство не должно становится финалом вашего развития, продолжайте накапливать знания, изучайте новые технологии и не останавливайтесь на одном уровне слишком надолго.
-
В чём заключается помощь с трудоустройством?
HR-специалисты помогут Вам составить грамотное резюме и объяснят, как правильно оформить профили в Linkindin и Github. Опытные преподаватели академии подготовят Вас к техническому собеседованию, проработают вопросы, которые могут задать при найме на позицию. HR-специалисты из крупных IT-компаний проведут подробную консультацию, разберут каверзные вопросы и подводные камни, которые могут встретиться на собеседовании. В течение всего обучения Вы будете собирать и дополнять свое портфолио, которое, по окончанию курса, Вы сможете продемонстрировать работодателю.
-
Как вы помогаете найти работу после обучения?
Наша академия сотрудничает с крупными, средними и малыми IT-компаниями Казахстана. Мы отправим Ваши резюме и портфолио на рассмотрение. А также добавим в Telegram-канал с партнерскими вакансиями.
-
Нужно ли сразу начинать работу после окончания курса?
Чтобы не растерять все приобретённые навыки, Вам нужно постоянно практиковаться и учиться новому, поэтому либо начинайте работать разработчиком, либо разрабатывать проекты, но надолго забрасывать программирование точно не стоит.
-
Как я могу оплатить курс?
Вы можете оплатить через Kaspi, Halyk или Jusan банки полной оплатой или в рассрочку. Также, Вы можете произвести оплату наличным расчетом.
-
Можно ли оплачивать по частям?
Да, Вы можете оплатить в рассрочку от Kaspi, Halyk или Jusan банков на срок 3-24 месяцев без переплаты.
-
Смогу ли я вернуть деньги, если откажусь от курса?
Если в течение 2-х недель после начала обучения, по каким-либо причинам, Вы не сможете продолжать обучаться на выбранном курсе – мы полностью вернем Вам деньги.
-
Как оплатить если мне нет 18 лет?
Любой близкий Вам человек сможет произвести оплату за Вас, будь то родитель, старшие брат или сестра.
-
У меня нет опыта в программировании. Подойдёт ли мне этот курс?
Абсолютно. Наши базовые курсы и профессии ориентированы на людей не имеющих знаний в IT-сфере или знаний по направлению образовательной программы.
-
Можете ли вы сделать подарочный сертификат для моего друга?
Да, Вы можете связаться с нашим менеджером и обговорить все детали.
-
Чем вы лучше бесплатных курсов?
– это практика. Поэтому на наших курсах Вы получите большое количество домашних заданий и интересных проектов, а сильные преподаватели, которые всегда на связи, помогут Вам в этом.
-
С какого возраста я могу начать обучение?
На базовые курсы имеется ограничение с 12 лет, а на профессии и продвинутые курсы можно поступить с 16 лет.
Истории успеха наших студентов
Нужна консультация?
Поможем с выбором направления курса, расскажем о профессии и ответим на все ваши вопросы об обучении.