Курс подходит
- Специалистам, внедряющим ИИ в ежедневную работу
- Предпринимателям и руководителям
- Разработчикам AI-сценариев и ассистентов
Искусственный интеллект
Онлайн-курс «Синтетические данные для ИИ»
Создавать полезные искусственные наборы данных и измерять их реалистичность, разнообразие и риски утечки. Обучение построено вокруг практики и завершается самостоятельной итоговой работой.
Итоговый результат: воспроизводимый pipeline генерации синтетического датасета с проверками качества и приватности.
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 «Когда нужны синтетические данные» на практическом примере
- Проектировать «Требования и схема» на практическом примере
- Применять «Правила и ограничения» на практическом примере
- Проверять «Табличная генерация» на практическом примере
- Сравнивать решения для «Текстовые примеры с LLM» на практическом примере
- Объяснять результат по теме «Баланс классов» 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.
Когда нужны синтетические данные
«Когда нужны синтетические данные» простыми словами — это умение задать схему и ограничения набора, сгенерировать небольшую выборку и сравнить её свойства с исходными данными.
Требования и схема
«Требования и схема» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Правила и ограничения
«Правила и ограничения» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Табличная генерация
«Табличная генерация» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Текстовые примеры с LLM
«Текстовые примеры с LLM» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Баланс классов
«Баланс классов» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Редкие и пограничные случаи
«Редкие и пограничные случаи» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Связность сущностей
«Связность сущностей» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Метрики сходства
«Метрики сходства» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Проверка приватности
«Проверка приватности» простыми словами — это умение построить модель угроз, сократить поверхность атаки и проверить защиту воспроизводимым сценарием.
Версионирование датасета
«Версионирование датасета» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Итоговый pipeline
«Итоговый pipeline» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Результат
воспроизводимый pipeline генерации синтетического датасета с проверками качества и приватности
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, Faker, LLM API, statistical tests, evals
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 — 20 900 ₽.
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%.