Курс подходит
- Специалистам, внедряющим ИИ в ежедневную работу
- Предпринимателям и руководителям
- Разработчикам AI-сценариев и ассистентов
Искусственный интеллект
Онлайн-курс «Инженерия синтетических данных»
Создавать полезные тестовые и обучающие данные с контролем качества и приватности. Обучение построено вокруг практики и завершается самостоятельной итоговой работой.
Итоговый результат: генератор синтетического набора данных с отчётом сходства, риска и применимости.
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 «Профилирование источника» на практическом примере
- Применять «Правила и ограничения» на практическом примере
- Проверять «Табличная генерация» на практическом примере
- Сравнивать решения для «Текстовые данные» на практическом примере
- Объяснять результат по теме «Редкие случаи» 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.
Профилирование источника
«Профилирование источника» 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 данные
«Текстовые данные» простыми словами — это умение определить единицу наблюдения и качество исходных данных, выполнить расчёт и проверить вывод независимым способом.
Редкие случаи
«Редкие случаи» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Статистическое сходство
«Статистическое сходство» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Utility-тесты
«Utility-тесты» простыми словами — это умение задать наблюдаемое поведение, подготовить репрезентативные случаи и сравнить ожидаемый результат с фактическим.
Privacy risk
«Privacy risk» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Bias и fairness
«Bias и fairness» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Версионирование
«Версионирование» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Итоговый генератор
«Итоговый генератор» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Результат
генератор синтетического набора данных с отчётом сходства, риска и применимости
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. Курс не вводный: желательно заранее выполнить небольшой проект по этой теме.
Инструменты курса
Python, pandas, statistics, generative models, privacy metrics
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 — 21 900 ₽.
Ответы на вопросы
Подойдёт ли курс новичку?
Это не вводный курс. Перед началом желательно: Уверенно пользоваться компьютером и проверять информацию по источникам. Для курсов с API пригодятся основы программирования. Курс не вводный: желательно заранее выполнить небольшой проект по этой теме..
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%.