Искусственный интеллект в IT-компаниях: от теории к практике

Целью курса является предоставление слушателям понимания и навыков практического использования искусственного интеллекта (далее ИИ) в IT-компаниях. Курс покрывает широкий спектр тем, начиная от основных концепций ИИ до их практического применения в реальных бизнес-сценариях. Полученные знания помогут выйти вчерашним студентам в IT-компанию с опытом решения реальных бизнес-кейсов и быть подготовленным к прохождению собеседований на позиции DS/ML и аналитиков данных.

Программа курса

• Введение в индустриальный искусственный интеллект: История, основные понятия, и применение в бизнесе. Примеры продуктов, использующих голосовые технологий, CV, NLP. Кейс-стади, анализ реальных проектов. Этические и правовые аспекты применения ИИ.
• Подготовка данных для машинного обучения: техники сбора, очистки и преобразования данных.
• Разработка и внедрение ИИ-решений: от прототипирования до продакшена.
• A/B тестирование: проектирование и проведение A/B тестов для ИИ-проектов, анализ и интерпретация результатов A/B тестирования.
• Управление данными и инфраструктура для ИИ: Airflow, Spark, Docker, параллельное обучение и Hadoop
• Трансформеры: от BERT до LLM: применение трансформерных архитектур, которые являются основой для современных достижений в обработке естественного языка (NLP).
• Голосовые технологии в индустрии: распознавание и синтез речи.
• SQL, работа с большими данными: запросы, фильтрация и агрегация данных. Применение SQL для предобработки данных для машинного обучения. Создание и оптимизация запросов для анализа данных.
• Подготовка к собеседованиям в IT-компаниях: как составить резюме, сопроводительное письмо. Какие вопросы чаще всего спрашивают на собеседованиях.

По окончании курса слушатели смогут: глубже понять теоретические аспекты ИИ, но и эффективно применять эти знания на практике для решения задач в IT-компаниях.