До 100% стоимости
оплатит государство
Формат обучения:
Онлайн
Старт обучения:
01.06.2023
Получите новую профессию в сфере ИИ в рамках Федерального проекта
«Искусственный интеллект 2023»
Государство оплатит до 100% стоимости этого курса
Жители всех регионов Российской Федерации
Граждане, получающие или имеющие среднее профессиональное и (или) высшее образование
Специалисты любой сферы даже без опыта в области ИИ
Кто сможет обучаться на курсах в рамках программы?
Преимущества проекта
Финансируемое обучение
Соответствие образовательным стандартам
Оптимальный формат
Студенты осваивают актуальные программы бесплатно — государство оплачивает до 100% стоимости обучения
Все программы имеют лицензии. Обучение проходит на протяжении 6 месяцев. После освоения курса всем слушателям вручается документ о профессиональной переподготовке
Программы рассчитаны на дистанционный формат обучения. Такой подход позволяет любому слушателю учиться в удобное время и получать знания с комфортом
Теперь возможность обучаться в ИИ при финансовой поддержке государства есть и у вас!
Наши курсы
Аналитик данных в искусственном интеллекте
Программа готовит специалистов, занимающихся анализом и обработкой больших объемов данных с помощью методов и технологий искусственного интеллекта. Вы научитесь разрабатывать алгоритмы и модели машинного обучения, получите знания и навыки в области статистики, математического моделирования, программирования и машинного обучения, а также научитесь работать с большими объемами данных и использовать специальные инструменты и технологии для их обработки.
Проектный менеджер в искусственном интеллекте
Программа готовит специалистов, отвечающих за разработку и управление продуктами, которые используют искусственный интеллект. Вы получите глубокие знания о технологиях и алгоритмах машинного обучения, научитесь разрабатывать стратегии управления продуктом, взаимодействовать с командой разработчиков и дизайнеров, продвигать продукты на рынке, а также быстро адаптироваться к изменениям в технологической среде и принимать оперативные решения.
Программа курса
Это язык программирования, который широко используется для создания различных приложений, веб-сайтов, игр и многого другого. Python также является одним из наиболее популярных языков программирования для анализа данных и машинного обучения. В рамках дисциплины вы освоите его простой и понятный синтаксис, доступный для начинающих разработчиков.
Python
01
Это набор математических методов и техник, используемых для обработки и анализа данных. В рамках дисциплины вы освоите статистику, теорию вероятности, линейную алгебру и дифференциальные уравнения. Владение этими концепциями поможет вам лучше понимать и анализировать данные и может пригодиться в различных областях, включая науку о данных, машинное обучение и бизнес-анализ.
Это область, связанная с разработкой алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе данных и принимать решения на основе этого обучения. Дисциплина включает в себя изучение методов машинного обучения, таких как нейронные сети, решающие деревья и метод опорных векторов.
Эта дисциплина познакомит вас с различными библиотеками Python для работы с данными, такими как NumPy, Pandas и Matplotlib. В рамках дисциплины вы узнаете о том, как использовать эти библиотеки для обработки и анализа данных, визуализации данных и машинного обучения.
Эта дисциплина познакомит вас с основами работы с программой Microsoft Excel. В рамках дисциплины вы узнаете о том, как создавать и форматировать таблицы, работать с формулами и функциями, а также использовать различные инструменты Excel для анализа данных.
Эта дисциплина познакомит вас с принципами гибких методологий в управлении проектом и продуктом. В рамках дисциплины вы узнаете о том, как использовать гибкие методологии для управления проектами и продуктами, а также о принципах Agile-разработки и Scrum.
В рамках дисциплины вы познакомитесь с основами машинного обучения, изучите различные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети, а также узнаете о том, как использовать эти алгоритмы для решения задач классификации и регрессии.
Математика для анализа данных
Искусственный интеллект и машинное обучение
Библиотеки Python
Основы Excel
Гибкие методологии в управлении проектом и продуктом
Основы машинного обучения
02
03
04
05
06
07
Программа курса
Это язык программирования, который широко используется для создания различных приложений, веб-сайтов, игр и многого другого. Python также является одним из наиболее популярных языков программирования для анализа данных и машинного обучения. В рамках дисциплины вы освоите его простой и понятный синтаксис, доступный для начинающих разработчиков.
Python
01
Это набор математических методов и техник, используемых для обработки и анализа данных. В рамках дисциплины вы освоите статистику, теорию вероятности, линейную алгебру и дифференциальные уравнения. Владение этими концепциями поможет вам лучше понимать и анализировать данные и может пригодиться в различных областях, включая науку о данных, машинное обучение и бизнес-анализ.
Это область, связанная с разработкой алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе данных и принимать решения на основе этого обучения. Дисциплина включает в себя изучение методов машинного обучения, таких как нейронные сети, решающие деревья и метод опорных векторов.
Эта дисциплина познакомит вас с различными библиотеками Python для работы с данными, такими как NumPy, Pandas и Matplotlib. В рамках дисциплины вы узнаете о том, как использовать эти библиотеки для обработки и анализа данных, визуализации данных и машинного обучения.
Эта дисциплина познакомит вас с основами работы с программой Microsoft Excel. В рамках дисциплины вы узнаете о том, как создавать и форматировать таблицы, работать с формулами и функциями, а также использовать различные инструменты Excel для анализа данных.
Эта дисциплина познакомит вас с принципами гибких методологий в управлении проектом и продуктом. В рамках дисциплины вы узнаете о том, как использовать гибкие методологии для управления проектами и продуктами, а также о принципах Agile-разработки и Scrum.
В рамках дисциплины вы познакомитесь с основами машинного обучения, изучите различные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети, а также узнаете о том, как использовать эти алгоритмы для решения задач классификации и регрессии.
Математика для анализа данных
Искусственный интеллект и машинное обучение
Библиотеки Python
Основы Excel
Гибкие методологии в управлении проектом и продуктом
Основы машинного обучения
02
03
04
05
06
07
Кумовцев Артем
Прошел курс по аналитике данных. Он дает, как мне кажется, базовый набор знаний для аналитика. Теорию изучать было иногда сложновато, но самой интересной для меня была практика и тесты. Состоят они из заданий разных тем. Курс в целом мне понравился, не жалею, что на него пошел. Ищу сейчас вакансии джуниора и планирую пойти еще на какие-нибудь курсы, чтобы совершенствоваться дальше.
Шевченко Евгений
Я много слышал об искусственном интеллекте, эта область сейчас развивается и поддерживается, потому что объемы данных постоянно растут, а значит, будут нужны люди для анализа и обработки этих самых данных. И IT-сфера сейчас перспективна, а у меня уже был небольшой опыт. Поэтому я заинтересовался курсом по анализу данных в ИИ. На курсе научится многому: и код писать, и графики строить, и с библиотеками работать. После теории довольно много практики и самостоятельных проектов. В конце обучения уже довольно уверенно себя чувствовал, когда выполнял даже сложные задания. Расширил не только навыки, но и свой кругозор благодаря большому объему полезной информации. Курс рекомендую однозначно!
Брылова Арина
У меня на момент, когда я начала учиться на курсе, уже был небольшой опыт работы аналитиком, но работала давно. Захотелось вернуться в эту сферу, а связка с искусственным интеллектом показалась перспективной и интересной. Благодаря опыту было проще усвоить материал и понять, что конкретно от тебя требуется на практических заданиях. Курс подойдет и новичку, но думаю, разобраться будет посложнее. Но дается довольно много теории и еще больше практики. Задания разъясняются на примерах. Программа мне показалась объемной, иногда на учебу уходило много времени, так как хотелось подробно разобраться в каждой теме и выполнить задания как можно лучше. Рада, что вернулась в аналитику и поняла, что эта сфера — все-таки мое.
Смирнов Константин
Мне уже давно была интересна область AI, хотел развиваться в этом русле. Остановил свой выбор на курсе проджекта в AI. На старте учебы казалось, что объем информации слишком большой, и не получится и учиться, и работать на основной работе, но где-то в середине курса полностью втянулся в материал, и стало легче. Курс продуман и составлен очень грамотно. Материал структурирован хорошо, одна тема вытекает из другой, преподаватели объясняли с доступными примерами, а с заданиями помогали кураторы. В общем, иногда было сложно, пришлось попотеть, но курс в итоге успешно окончил!
Корольков Богдан
Закончил обучение на проектного менеджера в сфере ИИ. О курсе могу сказать, что он достаточно интересный. Сначала опасался, потяну ли, все-таки сфера не самая простая. И поначалу учиться было сложновато для меня, как для человека, никак до этого не связанного с ИТ и ИИ. Но было много практических примеров, лекции построены доступно в плане изложения материала. Уже к середине курса с нулевого уровня я уже мог писать код на Python и разбираться в библиотеках. Лекторов было приятно слушать. Во многом успешно завершил курс благодаря тому, что они объясняли материал понятно и детально.
Паршин Дмитрий
Завершил курс по профессии AI Product Manager. Из минусов: иногда было достаточно сложно выполнять практические задания, но у меня и опыта до этого в технической сфере не было вообще. Изучал python и втягивался в программирование и ИИ с нуля. Остальное — плюсы. Очень помогали кураторы. Предоставлялись доп. материалы для изучения. Много практики. Буквально после каждой пройденной темы были задания. Причем как очень простые, так и очень сложные к концу курса. Теоретические лекции объемные, информативные. Чем дольше я учился, тем понятнее становилось. Плюс очень хотелось сменить сферу деятельности и узнать про искусственный интеллект. Курс рекомендую! Выражаю благодарность его создателям. Если вы новичок — пробуйте, будет трудновато, но оно того стоит!
Отзывы студентов
Кумовцев Артем
Шевченко Евгений
Прошел курс по аналитике данных. Он дает, как мне кажется, базовый набор знаний для аналитика. Теорию изучать было иногда сложновато, но самой интересной для меня была практика и тесты. Состоят они из заданий разных тем. Курс в целом мне понравился, не жалею, что на него пошел. Ищу сейчас вакансии джуниора и планирую пойти еще на какие-нибудь курсы, чтобы совершенствоваться дальше.
Я много слышал об искусственном интеллекте, эта область сейчас развивается и поддерживается, потому что объемы данных постоянно растут, а значит, будут нужны люди для анализа и обработки этих самых данных. И IT-сфера сейчас перспективна, а у меня уже был небольшой опыт. Поэтому я заинтересовался курсом по анализу данных в ИИ. На курсе научится многому: и код писать, и графики строить, и с библиотеками работать. После теории довольно много практики и самостоятельных проектов. В конце обучения уже довольно уверенно себя чувствовал, когда выполнял даже сложные задания. Расширил не только навыки, но и свой кругозор благодаря большому объему полезной информации. Курс рекомендую однозначно!
Брылова Арина
Смирнов Константин
У меня на момент, когда я начала учиться на курсе, уже был небольшой опыт работы аналитиком, но работала давно. Захотелось вернуться в эту сферу, а связка с искусственным интеллектом показалась перспективной и интересной. Благодаря опыту было проще усвоить материал и понять, что конкретно от тебя требуется на практических заданиях. Курс подойдет и новичку, но думаю, разобраться будет посложнее. Но дается довольно много теории и еще больше практики. Задания разъясняются на примерах. Программа мне показалась объемной, иногда на учебу уходило много времени, так как хотелось подробно разобраться в каждой теме и выполнить задания как можно лучше. Рада, что вернулась в аналитику и поняла, что эта сфера — все-таки мое.
Корольков Богдан
Мне уже давно была интересна область AI, хотел развиваться в этом русле. Остановил свой выбор на курсе проджекта в AI. На старте учебы казалось, что объем информации слишком большой, и не получится и учиться, и работать на основной работе, но где-то в середине курса полностью втянулся в материал, и стало легче. Курс продуман и составлен очень грамотно. Материал структурирован хорошо, одна тема вытекает из другой, преподаватели объясняли с доступными примерами, а с заданиями помогали кураторы. В общем, иногда было сложно, пришлось попотеть, но курс в итоге успешно окончил!
Паршин Дмитрий
Закончил обучение на проектного менеджера в сфере ИИ. О курсе могу сказать, что он достаточно интересный. Сначала опасался, потяну ли, все-таки сфера не самая простая. И поначалу учиться было сложновато для меня, как для человека, никак до этого не связанного с ИТ и ИИ. Но было много практических примеров, лекции построены доступно в плане изложения материала. Уже к середине курса с нулевого уровня я уже мог писать код на Python и разбираться в библиотеках. Лекторов было приятно слушать. Во многом успешно завершил курс благодаря тому, что они объясняли материал понятно и детально.
Завершил курс по профессии Проектный менеджер в искусственном интеллекте. Из минусов: иногда было достаточно сложно выполнять практические задания, но у меня и опыта до этого в технической сфере не было вообще. Изучал python и втягивался в программирование и ИИ с нуля. Остальное — плюсы. Очень помогали кураторы. Предоставлялись доп. материалы для изучения. Много практики. Буквально после каждой пройденной темы были задания. Причем как очень простые, так и очень сложные к концу курса. Теоретические лекции объемные, информативные. Чем дольше я учился, тем понятнее становилось. Плюс очень хотелось сменить сферу деятельности и узнать про искусственный интеллект. Курс рекомендую! Выражаю благодарность его создателям. Если вы новичок — пробуйте, будет трудновато, но оно того стоит!
Количество участников ограничено.
Начните обучение новой профессии прямо сейчас
Как проходит обучение
Знакомитесь с материалом
Просматриваете видеоролики по темам программы обучения на онлайн-платформе и получаете знания
Получаете обратную связь от тьюторов
Ваши задания проходят проверку у наставников, которые сообщат вам результаты и разберут ошибки
Делаете домашние задания
Защищаете диплом
После освоения темы применяете полученные знания, выполняя практические задачи, и дополняете свое портфолио
Пишете итоговую выпускную работу и представляете ее перед аттестационной комиссией
faq
Обучение проходит в дистанционном формате, курс состоит из видеолекций и практических заданий, которые вы можете просматривать и выполнять в удобное для вас время.
До 100% стоимости
оплатит государство
Формат обучения:
Онлайн
Старт обучения:
01.06.2023
Получите новую профессию в сфере ИИ в рамках Федерального проекта
«Искусственный интеллект 2023»