Введение в искусственный интеллект

Поделиться в соцсетях

Описание

Всего каких-то пару десятков лет назад искусственный интеллект казался незнакомой, новой технологией, а сегодня это привычный инструмент: мы включаем кофеварку по команде "Салют!", банк за несколько минут принимает решение о кредите для клиента, в медицине используют нейросеть для анализа рентген-снимков. В рамках Модели компетенций-2023, принятой в Сбере, а именно навыка работы с данными, нам необходимо уметь анализировать данные, принимать решения на основе результатов анализа, главная цель - создавать ценные для клиента продукты с элементами искусственного интеллекта. В курсе "Введение в искусственный интеллект" мы рассмотрим особенности искусственного интеллекта, зафиксируем основные понятия и задачи области машинного обучения, разберем принципы обучения алгоритмов, а также приведем примеры применения в жизни в бизнесе. Кроме того, разберем глубинное обучение: как сейчас учат нейронные сети, как происходит анализ и генерация контента нейросетями

Цель обучения

Разобраться, что необходимо предусмотреть для решения бизнес-задачи методами машинного обучения;

Понять, как сформулировать задачу и как подготовить данные для задач разных типов;

Узнать, какие подходы и инструменты используются для обучения алгоритмов машинного обучения;

Разобраться в особенностях создания нейронных сетей и различать архитектуры нейросетей для работы с различными данными

Для кого эта программа

Курс создан для тех, кто хочет разобраться в том, как работают алгоритмы машинного и глубинного обучения, и не является техническим специалистом

Курс также ориентирован на руководителей, которые внедряют или будут внедрять искусственный интеллект в решение бизнес-задач Банка

Сегмент

Цифровые навыки

Семейство

Анализ данных и машинное обучение

Форма обучения

Электронная

Общая трудоемкость

18

Содержание

Искусственный интеллект - определение, история, структура понятия

Интеграция в бизнес-процессы

Машинное обучение - классификация

Машинное обучение - регрессия

Машинное обучение - кластеризации

Машинное обучение - понижение размерности

Машинное обучение - ассоциации

Обучение с подкреплением

Ансамблевые методы

Глубокое обучение и нейронные сети - принципы работы

Нейросети для работы с изображениями

Нейросети для работы с текстом

Компетенции

Цифровые навыки

Уровни менеджмента

Специалисты

Линейный менеджмент

Средний менеджмент

Поделиться в соцсетях