Ассоциированный AI-инженер для специалистов по данным

Развивайте навыки машинного обучения с scikit-learn в Python. Используйте реальные наборы данных в этом интерактивном курсе и научитесь делать точные прогнозы!

Научитесь кластеризовать, преобразовывать, визуализировать и извлекать инсайты из неразмеченных наборов данных с помощью scikit-learn и scipy.

Навигация и использование обширного репозитория моделей и наборов данных, доступных на Hugging Face Hub.

Научитесь создавать свою первую нейросеть, настраивать гиперпараметры и решать задачи классификации и регрессии в PyTorch.

Освойте ключевые навыки с Scikit-learn, SHAP и LIME, чтобы тестировать и создавать прозрачные, надежные и подотчетные ИИ-системы.

Изучите базовые архитектуры deep learning, такие как CNN, RNN, LSTM и GRU, для моделирования изображений и последовательных данных.

Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.

Изучите теорию ответственного управления данными для любого AI-проекта — от начала до конца и дальше.

Изучите основы LLM и революционную архитектуру transformer, на которой они основаны!

Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.

Изучите новейшие методы локального запуска Llama LLM и интеграции в ваш стек.

Узнайте, как MLOps переводит модели машинного обучения из локальных ноутбуков в рабочие продакшн-модели, приносящие реальную бизнес-ценность.

Изучите модульность, документацию и автоматизированное тестирование, чтобы быстрее и надежнее решать задачи data science.

Освойте основы Git для контроля версий в ваших проектах по разработке ПО и данным.

Освойте тестирование Python: Освойте методы, создавайте проверки и обеспечьте безошибочный код с pytest и unittest.