Ассоциированный AI-инженер для специалистов по данным

Станьте AI Engineer: От Data Science к готовому к продакшену ИИ

Начните свой путь к профессии AI Engineer, развивая ключевые навыки, чтобы переводить AI-модели от разработки к развертыванию. В этом треке вы получите практический опыт работы с новейшими технологиями ИИ и лучшими практиками, что позволит вам создавать надежные ИИ-решения, готовые к использованию в продакшене.

Освойте жизненный цикл разработки ИИ

Пройдите ключевые этапы процесса разработки ИИ, включая:

• Обучение и оценка моделей машинного обучения с использованием библиотек Python, таких как scikit-learn и PyTorch
• Работа с реальными наборами данных для решения практических задач в различных областях
• Дообучение современных больших языковых моделей (LLM), таких как Llama 3, для задач обработки естественного языка
• Интеграция AI-моделей в приложения с использованием фреймворков вроде LangChain
• Применение принципов MLOps для обеспечения надежных и масштабируемых развертываний ИИ

Получите практический опыт работы с передовыми технологиями ИИ

Изучите инструменты и методы, движущие революцию ИИ, на практике, работая с архитектурами глубокого обучения, включая CNN, RNN, LSTM и GRU. Вы также будете работать с моделями на основе трансформеров и их применением в обработке естественного языка, получая представление об их влиянии на современный ИИ. Кроме того, вы изучите методы объяснимого ИИ, чтобы создавать прозрачные и подотчетные системы ИИ, применяя ответственные практики ИИ для эффективного управления данными на протяжении всего жизненного цикла ИИ.

От LLM к продакшену: Практическое применение ИИ

Применяйте свои навыки к реальным сценариям, которые отражают задачи, с которыми сталкиваются AI Engineers. Вы научитесь тонко настраивать LLM, такие как Llama 3, на пользовательских наборах данных, интегрировать их в приложения с помощью LangChain и разворачивать эти решения в производственных средах. Узнайте, как принципы MLOps, такие как тестирование, контроль версий и непрерывная интеграция, помогут вам создавать надежные и масштабируемые системы ИИ.

Создано для специалистов по данным, переходящих в AI-инжиниринг

Этот трек идеально подходит для data scientists, которые хотят расширить свой набор навыков и перейти на роли AI engineering. Опираясь на ваши существующие знания машинного обучения и Python, вы приобретёте дополнительные навыки, необходимые для проектирования, разработки и внедрения AI-решений промышленного уровня. Предварительный опыт в области AI engineering или MLOps не требуется.

Начните карьеру AI-инженера

После завершения этого трека у вас будет уверенность и портфолио, чтобы:

• Подавать заявки на должности AI Engineer в разных отраслях
• Сотрудничайте с межфункциональными командами для внедрения комплексных AI-решений
• Внедряйте ответственные практики ИИ и создавайте надежные системы ИИ
• Оставайтесь на переднем крае стремительно развивающегося ландшафта ИИ

Сделайте первый шаг к тому, чтобы стать AI Engineer, и откройте для себя новые карьерные возможности в этой захватывающей области.