Курс подходит
- Специалистам, внедряющим ИИ в ежедневную работу
- Предпринимателям и руководителям
- Разработчикам AI-сценариев и ассистентов
Искусственный интеллект
Онлайн-курс «Machine Learning с Python»
Освоить полный цикл классического ML. Обучение построено вокруг практики и завершается самостоятельной итоговой работой.
Итоговый результат: модель прогноза с воспроизводимым отчётом.
12 модулейот основ до проекта
33–45 часовв удобном темпе
Автопроверкаобратная связь сразу
Сертификатс проверкой подлинности
О программе
Кому подойдёт курс и чему вы научитесь
Практические навыки
- Разбирать «Постановка ML-задачи» на практическом примере
- Проектировать «Подготовка данных» на практическом примере
- Применять «Исследовательский анализ» на практическом примере
- Проверять «Признаки» на практическом примере
- Сравнивать решения для «Разделение выборки» на практическом примере
- Объяснять результат по теме «Базовые модели» на практическом примере
Программа обученияМодуль 1 · Основа Модуль 2 · Основа Модуль 3 · Основа Модуль 4 · Сборка Модуль 5 · Сборка Модуль 6 · Сборка Модуль 7 · Сборка Модуль 8 · Сборка Модуль 9 · Проверка и усиление Модуль 10 · Проверка и усиление Модуль 11 · Проверка и усиление Модуль 12 · Защита
Что вы изучите и создадите
Каждый модуль объясняет отдельную тему простыми словами и закрепляет её практикой.
Постановка ML-задачи
«Постановка ML-задачи» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Подготовка данных
«Подготовка данных» простыми словами — это умение определить единицу наблюдения и качество исходных данных, выполнить расчёт и проверить вывод независимым способом.
Исследовательский анализ
«Исследовательский анализ» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Признаки
«Признаки» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Разделение выборки
«Разделение выборки» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Базовые модели
«Базовые модели» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Классификация
«Классификация» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Регрессия
«Регрессия» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Метрики
«Метрики» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Подбор параметров
«Подбор параметров» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Интерпретация
«Интерпретация» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Итоговый ML-проект
«Итоговый ML-проект» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Результат
модель прогноза с воспроизводимым отчётом
По ходу курса ученик выполняет практические задания, проверяет себя и постепенно готовит итоговую работу.
Что нужно знать до начала
Уверенно пользоваться компьютером и проверять информацию по источникам. Для курсов с API пригодятся основы программирования.
Инструменты курса
Python, pandas, scikit-learn, MLflow
Формат
Теория простыми словами, разобранный пример, практика, автопроверка и итоговый проект
Можно начать сразу
Начать обучение →Перейдите от программы к практике
Доступ ко всем модулям, автопроверке и сертификату — 22 900 ₽.
Ответы на вопросы
Подойдёт ли курс новичку?
Да. Материал идёт от простых действий к самостоятельной работе, а новые термины объясняются по ходу курса.
Как проверяются задания?
Система проверяет текст ответа по критериям урока и короткий тест. Код, сайт или другой результат ученик прикладывает как доказательство: система оценивает объяснение, но не запускает проект автоматически.
Когда я получу сертификат?
Именной сертификат освоения основной части программы автоматически выпускается после зачёта 80% модулей. В нём указано, сколько модулей пройдено; обучение можно продолжить до 100%.