Освой специальность разработчика искусственного интеллекта
и продвигай инновации вперед
Первый месяц действует гарантия 100% возврата денег, если тебя не устроят наши курсы
Ты станешь востребованным специалистом в области искусственного интеллекта
Будешь создавать свои модели искусственного интеллекта на языке программирования Python
Сумеешь создавать программы, связанные с компьютерным зрением и нейронными сетями.
Мы обучаем только тому, что тебе пригодится во время работы!
Ты найдешь единомышленников, с которыми сможешь создавать свои проекты
Мы создаём сообщество профессионалов, таких же как и мы, жаждущих развивать и изменять этот мир к лучшему с помощью IT технологий
После успешного завершения курса мы поможем тебе трудоустроиться в Южнокорейские и Европейские IT компании!
На данный момент только в Южной Корее ищут 10,000 специалистов в области AI!
Младшие разработчики искусственного интеллекта без опыта работы могут получать в Южной Корее 60,000,000 вон (51,000$) в год. Специалист со средним стажем работы может получать уже около 100,000,000 вон (85,000$) в год.
В США уровень зарплат ещё выше! Младший специалист без опыта работы получает в среднем 96,000$ в год. А инженер со средним стажем работы получает уже больше 140,000$ в год!
А самое вкусное то, что твоя зарплата будет расти вместе с твоими навыками. Стаж не так важен.
Искусственный интеллект - это не одна дисциплина, как думают многие, а совокупность различных между собой направлений.
Подготовка реально хороших специалистов требует времени, краткосрочные курсы эффекта не дают.
Большинство менторов никогда не работали над реальными проектами. Они изучали все по видеоурокам и книжкам, и преподают без практики, что очень печально.
На многих курсах преподают готовые/идеальные кейсы без всяких сложностей, поэтому студенты после таких курсов не могут решать реальные задачи на работе.
Объясняем сложные вещи простым и доходчивым языком.
Обучаем не просто языку программирования или одной какой-то дисциплине — мы обучаем полностью двум специальностям: Data Scientist и Machine Learning Engineer.
Ознакомляем с содержанием урока только в режиме реального времени. Ты сможешь сразу задать вопрос и тут же получить ответы. Мы всегда будем рядом.
Обучение ведет ведущий специалист в области искусственного интеллекта в Южной Корее.
Обучение проходит в группе по 16 человек, которая внутри делится на 4 команды, и каждая команда выполняет собственный проект. Это позволяет студентам прочувствовать тонкости командной разработки в AI.
Если ты школьник или абитуриент, то после успешного окончания нашего курса наши партнеры помогут тебе поступить в лучшие университеты Южной Кореи, по специальности IT.
Если же после успешного окончания нашего курса, ты хочешь трудоустроиться в Южной Корее и выучить корейский язык, то наши партнеры помогут тебе поступить на языковые курсы в Южной Корее.
Если же после успешного окончания нашего курса ты хочешь релоцироваться в Европу, то наши партнеры подберут тебе варианты работы или стажировки в странах Евросоюза.
Мы предлагаем 3 разных курса
В этой секции мы познакомимся с историей человека, который переквалифицировался в специалиста по искусственному интеллекту и отвечаем на вопрос: "Стоит ли это того, чтобы потратить 2 года на изучение искусственного интеллекта?" Также, мы разберём уроки, усвоенные специалистами, прошедших путь от младших до главных специалистов.
Эта секция начинается с объяснения понятий проблемы, сути и целей искусственного интеллекта. Ты узнаешь в чем разница между данными и информацией. А также что такое качество информации. Мы разберём, что такое алгоритмы, компьютерные программы и язык программирования Python, и начнём работать в интегрированной среде разработки для языка Python. Далее мы поймем суть переменных их свойства и типы. Именно с этой секции ты начнёшь писать свои первые программные коды на языке программирования Python. Мы изучим все аспекты этого удивительного языка. Далее мы разберём такие библиотеки как Numpy, Pandas и Matplotlib. В этой секции ты познакомишься со средой разработки Jupyter Notebook.
Эта секция показывает нам разницу между линейным и нелинейным программированием. Описывает процесс получение знаний. Также, ты узнаешь, в чем разница между AI, machine learning и deep learning. Также обсудим виды искусственного интеллекта, его применения и примеры.
В этих секциях, мы подробно разберём работу алгоритмов machine learning. И ты создашь очень простую, но уже свою модель искусственного интеллекта. Также ты научишься оценивать точность моделей. В этой секции мы подробно начнём разбирать одну из библиотек искусственного интеллекта scikit learn. Здесь же мы разберём другую среду разработки, которая называется spyder.
Здесь мы подробно обсудим весь процесс разработки модели искусственного интеллекта. Также мы начнём изучение анализа данных и их обработки для обучения искусственного интеллекта. В этой секции я научу тебя практическим примерам анализа и обработки данных от А до Я.
В этой секции из всех данных, что у нас есть, мы научимся отбирать только те, что нам нужны для обучения искусственного интеллекта.
В этой секции я дам чек лист действий для построения end-to-end проектов искусственного интеллекта.
На практических занятиях мы научим наши модели искусственного интеллекта следующим вещам: предсказывать нажатие на рекламу пользователем в фейсбуке; определять рак груди; предсказывать ухода в отставку клиентов банка; определять наличие кифоза у детей; определять положительные и отрицательные отзывы yelp; определять положительные и отрицательные отзывы на амазоне; определять спам письма; предсказывать наличие болезней сердца у пациентов; определять износ деталей на токарном станке.
В этой секции ты узнаешь, что такое deep learning и как это работает, также ты поймешь, что такое нейроны и как нейроные сети обучаются. Мы детально разберём все процессы, связанные с нейронными сетями. Ты также познакомишься с библиотекой keras, фреймворком tensorflow и средой разработки google colab.
Эта секция посвящена конволюционным нейронным сетям, которые применяются в компьютерном зрении. Мы детально разберём как искусственный интеллект распознает те или иные вещи, например, машины или яблоки. Также мы разберем, что такое transfer learning, их различные стратегии и как это работает. Ты узнаешь про такие знаменитые архитектуры, как Resnet (Residual Network) и ResUNet, про их особенности и как они работают.
В этой секции мы разберем самые передовые виды нейронных сетей в области контролируемого обучения (supervised learning). Ты поймешь, как работают рекуррентные нейронные сети (RNN), где применяются, а также мы разберем такие частые проблемы как Vanishing Gradient problem и как их решать. В качестве примера, мы разработаем модель, которая предсказывает нам будущую цену акций компании Google.
На этих занятиях ты разработаешь свои нейронные сети, которые смогут: предсказывать цены автомобилей; предсказывать выходную мощность электростанций (кейс виртуальных сенсоров); предсказывать поломки насоса на основе данных из сенсоров насоса. Используя конволюционные нейронные сети, ты разработаешь свои модели, которые будут: распознавать рукописные цифры, распознавать элементы одежды, распознавать различные объекты; распознавать повреждённые автомобили; распознавать уличные дорожные знаки для беспилотных автомобилей; распознавать коронавирус или пневмонию на основе рентгеновских снимков; распознавать бракованные детали и выполнять сегментацию. Также, ты разработаешь свои рекуррентные нейронные сети, которые смогут: предсказывать загрязнение воздуха в больших городах; предсказывать потребление электричества в частных домах; предсказывать поломку авиационных двигателей и их обслуживание.
В этой секции мы начнем изучать теорию Базы Данных и увидим различные Системы Управления Базами Данных. Ты узнаешь о том, что такое реляционные базы данных и как строятся их архитектуры. После мы начнем изучать язык структурированных запросов (T-SQL) для выборки данных из Базы Данных. Начнем с самых базовых запросов и постепенно перейдем к более сложным вещам.
Начиная с этой секции, ты освоишь новую специальность, которая называется инженер машинного обучения (ML engineer). Мы перейдем из среды исследования (Research Environment) и погрузимся в производственную среду (Production Environment). На этом этапе мы научим тебя писать настоящий продакшн код, помимо простого написания кода, мы научим тебя создавать свои полноценные модули на языке программирования Питон. Мы также разберем, что такое автоматическое и дифференциальное тестирование, более того ты научишься писать свои юнит тесты. Ты узнаешь что такое CI / CD (Continuous Integration / Continuous Deployment). Мы познакомимся с контролем версий кода и облачными файловыми серверами. В конце курса мы создамим своими руками полностью автоматический цикл разработки, тестирования и развертки моделей искусственного интеллекта на облачных платформах.
В этой завершающей секции мы расскажем тебе про разные архитектуры систем машинного обучения. Более того, мы научим тебя работать с веб-фреймворком Flask и Fast API и с их помощью разработаем свой API сервера. Помимо этого, мы развернем разработанные нами AI модели на облачных платформах и они будут работать в режиме реального времени, такие как Railway и AWS (Amazon Web Services). Ты узнаешь разницу между PaaS (Platform as a Service) и IaaS (Infrastructure as a Service). Помимо этих ништяков, ты узнаешь про контейнеризацию Docker и научишься с ней работать. В завершении всего, ты научишься разворачивать модели для больших данных.