Построить воспроизводимое обучение
Свяжете код, математику и подготовку данных так, чтобы эксперимент можно было повторить, сравнить и объяснить.
Образовательная программа
Архитектор нейронных сетей
Инженерия нейронных сетей. За двенадцать месяцев вы соберёте фундамент на Python и математике, обучите несколько типов моделей и доведёте выпускную работу до развёрнутой системы с версиями и мониторингом.
- Срок
- 12 месяцев
- Нагрузка
- 8-12 часов в неделю
- Стоимость
- от 120 000 ₽
Модель, данные и инженерная система должны работать вместе.
Разобрать ошибки модели
Проверите классические методы, нейронные сети, компьютерное зрение и обработку языка по метрикам и конкретным ошибочным примерам.
Развернуть и защитить архитектуру
Откроете модель через программный интерфейс API, упакуете в контейнер, добавите версии и мониторинг и обоснуете устройство всей системы.
Четыре инженерные работы до выпускной системы.
Инженерная система машинного обучения
Работающая система с программным интерфейсом API, контейнерами, версиями, мониторингом и защитой архитектуры.
Воспроизводимое обучение модели
Подготовка данных, обучение и оценка, которые можно повторить и проверить.
Система компьютерного зрения
Модель, метрики, анализ ошибок и интерфейс для демонстрации результата.
Сервис обработки языка
Прикладной сервис с измеримым качеством и контролем стоимости вычислений.
Инженерная система машинного обучения
Система с программным интерфейсом API, мониторингом и архитектурой, которую предстоит защитить.
Двадцать шесть модулей по разработке и эксплуатации модели.
За год вы освоите код и математику, проведёте воспроизводимые эксперименты, разберёте ошибки моделей и развернёте сервис, который можно сопровождать.
01-04Python и инженерная базаСоберёте проект, который запускается повторно и даёт предсказуемый результат.
Синтаксис, структуры, Git, окружения и код, который можно проверить тестами.
05-08Математика для моделейСможете объяснить, почему модель ведёт себя именно так.
Линейная алгебра, вероятность, оптимизация и статистика без отрыва от поведения моделей.
09-12Классическое машинное обучениеПостроите обучение модели, которое можно повторить, сравнить и проверить.
Данные, признаки, модели, метрики и проверка качества на воспроизводимом процессе.
13-17Глубокое обучениеОбучите нейросетевую модель и обоснуете выбор подхода.
Нейросети, компьютерное зрение, последовательности и трансформеры с разбором ошибок.
18-21Языковые модели и прикладные системыСоберёте прикладной сервис с измеримым качеством.
Векторные представления, поиск по базе знаний, оценка качества и безопасные сценарии.
22-26Сопровождение и эксплуатацияРазвернёте систему и защитите её архитектурные решения.
Программные интерфейсы, контейнеры, версии, мониторинг и устройство всей системы.
На платформе видно, что делать дальше.
Материал, ваша работа и разбор наставника собраны в одном месте.
Сегодня
В календаре видны ближайшее занятие, открытый материал и срок задания.
Пройдено
Материалы, задания и внутренние тесты идут в порядке прохождения.
На доработку
Комментарий наставника остаётся рядом с отправленной работой.
Годовая программа требует устойчивого рабочего ритма.
Закладывайте 8-12 часов каждую неделю. Очно или заочно вы выполняете одинаковые инженерные работы и защищаете архитектуру по единым требованиям.
12 месяцев, 8-12 часов в неделю
очно или заочно
- Уверенная компьютерная грамотность
- Готовность пройти подготовительный Python-блок при старте с нуля
- 8-12 часов в неделю в течение года
Как устроено обучение
- Если начинаете без Python, заложите дополнительное время на подготовительный блок в первые недели
- Для сложных моделей может понадобиться облачная вычислительная среда
- В итоговой работе нужно развернуть систему, настроить мониторинг и защитить архитектурные решения
Что важно оценить перед годовой инженерной программой.
Можно начать совсем без Python?
Можно, но в первые недели потребуется подготовительный блок и дополнительное время. Программа длится 12 месяцев и требует регулярной инженерной практики.
Чем заочный формат отличается от очного?
Программа и требования одинаковы. Отличаются среда взаимодействия и стоимость: 120 000 ₽ заочно и 138 000 ₽ очно.
Модель действительно выйдет за пределы ноутбука?
Финальная часть включает программный интерфейс API, контейнеры, версии, мониторинг и защиту архитектурных решений.
Если хотите отвечать за всю нейросетевую систему, начните с фундамента.
Выберите формат и оставьте заявку. Мы сверим расписание и ответим на вопросы о старте.