academy@academyit.ru
AISP
Для технических специалистов
40 ак.часов
Специалист по искусственному интеллекту
-
О КУРСЕКурс погружает вас в мир искусственного интеллекта с нуля до уровня эксперта, охватывая фундаментальные основы, продвинутые технологии и практическое применение. Вы освоите математические основы — от линейной алгебры и теории вероятностей до оптимизации и информационной теории, изучите архитектуры нейронных сетей, включая трансформеры и генеративные модели, и научитесь программировать с использованием Python, PyTorch, TensorFlow и современных инструментов разработки
В программе — 
работа с большими языковыми моделями, мультимодальными системами, квантовым машинным обучением, Edge AI и федеративным обучением. Вы узнаете, как:◉ масштабировать AI системы;
◉ внедрять MLOps практики;
◉ разрабатывать продукты;
◉ а также разберетесь в этике и регулировании ИИ
Практика занимает центральное место:
-
Индивидуальные и командные проекты позволят вам создать собственные решения — от языковых моделей до систем компьютерного зрения — и подготовить портфолио для карьеры
-
Оценка включает практические задания, проекты и теоретические экзамены, а дополнительные возможности — стажировки, участие в конференциях и менторство от экспертов — откроют двери в профессии AI Research Scientist, ML Engineer, AI Product Manager и другие.
Этот курс — ваш шанс не просто освоить ИИ, а стать его создателем и стратегом в 2026 году
-
Аналитики данных
ИТ профессионалы
Начинающие программисты на Python
Специалисты из смежных областей (например, инженеров, исследователей, IT специалистов), желающие освоить ИИ для решения профессиональных задач
Студенты технических специальностей
Модуль 1: Основы AI и подготовка
1.1 Введение в современный AI
Обзор современных AI технологий
Типы искусственного интеллекта
Ключевые направления развития
Обзор инструментов и фреймворков
Примеры успешных AI решений
Математический фундамент
Ключевые концепции линейной алгебры для AI
Основы теории вероятностей
Важные статистические концепции
Оптимизационные методы
1.2 Инструменты и окружение
Python для AI
NumPy и векторизация
Pandas для обработки данных
Matplotlib и Seaborn для визуализации
Оптимизация Python кода
Фреймворки глубокого обучения
PyTorch основы
TensorFlow базовые концепции
Hugging Face экосистема
Выбор инструментов для разных задач
1.3 Подготовка данных
Работа с данными
Очистка и предобработка Feature Engineering
Аугментация данных
Работа с несбалансированными данными
Оценка качества данных
Метрики качества данных
Обработка выбросов
Заполнение пропусков
Валидация данных
Модуль 2: Современные AI технологии
2.1 Нейронные сети и глубокое обучение
Архитектуры нейронных сетей
Многослойные персептроны
Сверточные сети (CNN)
Рекуррентные сети (RNN)
Трансформеры
Методы обучения
Функции потерь
Оптимизаторы
Регуляризация
Батчнормализация
2.2 Генеративный AI и LLM
Языковые модели
Архитектура трансформеров
Работа с BERT и GPT
Finetuning предобученных моделей
Prompt Engineering
Генеративные модели
Основы GANs
Диффузионные модели
Stable Diffusion
Оценка качества генерации
2.3 Практические применения
Computer Vision
Классификация изображений
Детекция объектов
Сегментация
Transfer Learning
Natural Language Processing
Обработка текста
Анализ тональности
Извлечение информации
Генерация текста
Модуль 3: Внедрение AI решений
3.1 MLOps основы
Развертывание моделей
Docker для AI
REST API для моделей
Мониторинг производительности
Версионирование моделей
Оптимизация
Квантование моделей
Прунинг
Оптимизация инференса
Масштабирование решений
3.2 AI проекты
Управление проектами
Методология разработки
Оценка ресурсов
Метрики успеха
Документация
Практические кейсы
Построение пайплайнов
Интеграция с существующими системами
Тестирование AI систем
Отладка моделей
3.3 Этика и безопасность
Ответственный AI
Этические принципы
Предвзятость в моделях
Прозрачность решений
Социальное воздействие
Безопасность
Защита моделей
Приватность данных
Устойчивость к атакам
-
Получаемый документ
-
Цели курса:
◉ обеспечить глубокое понимание теоретических основ искусственного интеллекта, включая математику, статистику и архитектуры нейронных сетей, для формирования прочного фундамента знаний
◉ научить практическим навыкам разработки, оптимизации и внедрения AI систем с использованием современных инструментов и фреймворков, таких как PyTorch, TensorFlow и Hugging Face
◉ развить компетенции в работе с продвинутыми технологиями ИИ, включая большие языковые модели, генеративные системы, мультимодальные решения, квантовый ML и Edge AI
◉ подготовить участников к проектированию, масштабированию и управлению AI проектами через освоение MLOps, инфраструктуры и методологий разработки продуктов
◉ сформировать осознанный подход к этике, безопасности и регулированию ИИ, чтобы выпускники могли создавать ответственные и устойчивые решения
◉ дать практический опыт через индивидуальные и командные проекты, позволяющие создать портфолио и подготовиться к реальным вызовам индустрии
◉ подготовить специалистов к карьерным ролям уровня AI Research Scientist, ML Engineer, AI Product Manager и другим, обеспечив конкурентоспособность на рынке труда
◉ способствовать профессиональному росту через стажировки, участие в конференциях и взаимодействие с экспертами, открывая доступ к глобальному AI сообществу
-
Для успешного прохождения курса необходимы:
- умение работать с переменными, циклами, функциями, библиотеками (NumPy, Pandas);
- понимание основ линейной алгебры (матрицы, векторы), теории вероятностей и математического анализа (производные);
- опыт обработки данных (например, в Excel, SQL или Python) и понимание базовых алгоритмов (сортировка, поиск);
- наличие компьютера с установленными Python, Jupyter Notebook и доступом к GPU (желательно для глубокого обучения)
-
По окончании курса слушатели смогут:
► разрабатывать AI решения
► работать с современными AI инструментами
► внедрять модели в производство
► оптимизировать AI системы
► учитывать этические аспекты
