Искусственный интеллект и машинное обучение: курсы переподготовки, как пройти и получить диплом

Квалификационные требования к специалистам, которые разрабатывают и сопровождают системы на основе обучающихся моделей, всё чаще формулируют отдельно от общего профиля по информационным технологиям. Закрыть этот разрыв позволяет «Искусственный интеллект и машинное обучение»: слушатель осваивает новый вид деятельности и по завершении получает квалификацию специалиста по искусственному интеллекту. Направляют на такое обучение сотрудников с профильной подготовкой, чьи задачи выходят за рамки прежних обязанностей, - тех, кому поручают работу с данными, моделями и прикладными решениями на их основе.

Поступать могут обладатели среднего профессионального или высшего образования, поэтому заново учиться не придётся: прежняя подготовка остаётся базой, а курс надстраивает над ней прикладные умения. Занятия идут в удобном для предприятия режиме, без длительного вывода человека из рабочего процесса. Итог обучения - диплом о профессиональной переподготовке, и дальше выпускник претендует на должности, где нужна именно эта квалификация. Документ пригодится, когда в организации появляется направление, связанное с интеллектуальными системами, и руководителю нужно подтвердить, что порученную работу выполняет человек с освоенной подготовкой по новому профилю.

Самый дорогой участок работы здесь - данные и качество моделей: без выстроенной подготовки наборов и проверки результата любая разработка упирается в переделку. «Искусственный интеллект и машинное обучение» разбирает эту сторону подробно, начиная с базовых понятий и постепенно усложняя материал. Слушатель учится готовить данные, отбирать признаки, обучать модель и оценивать её поведение на новых примерах, а не только на тех, что были под рукой. Отдельно прорабатывается, как встроить модель в прикладное решение и что происходит с ней после запуска: как отслеживать качество, когда переобучать, где узкие места.

Другая часть - прикладная. Разбор типовых задач показывает, где обучающиеся модели дают выигрыш, а где применение неоправданно, и это удерживает от затратных экспериментов. Специалист по искусственному интеллекту после такого обучения формулирует постановку задачи понятным для разработки языком, объясняет ограничения модели и обосновывает решения перед теми, кто принимает их по результатам. Умение говорить о рисках и качестве спокойно и по делу экономит время на согласованиях.