Skillfactory

Онлайн-магистратура МИФИ "Машинное обучение"

Онлайн-магистратура МИФИ по «Машинному обучению» (2 года) — фундаментальная программа с упором на практику. Освойте Data Science, классическое и глубокое обучение, MLOps и генеративные модели. Обучение включает теорию, проекты, кейсы от индустриальных партнеров и подготовку к реальной работе ML-инженером. По окончании получите диплом государственного образца и востребованные навыки для карьерного роста в IT и смежных сферах.

Онлайн-магистратура МИФИ "Машинное обучение"
AI курс
230 000 ₽

Основные преимущества курса

Фундаментальная Теоретическая Подготовка
Интенсивная Практика и Кейсы
Гибкая Онлайн-Форма Обучения
Карьерные Треки ML и MLOps
Диплом Государственного Образца МИФИ
Поддержка Экспертов и Наставников

Характеристики курса

НейросетьGPT, нейронные сети глубокого обучения, модели обучения с подкреплением
ПрофессииML-инженер, MLOps-инженер, Data Scientist
НаправленияМашинное обучение, Искусственный интеллект, Data Science и аналитика, Анализ данных (BI)
Целевая аудиториядля студентов и выпускников вузов, для начинающих карьеру, для смены профессии, для IT-специалистов, для дата-аналитиков и дата-инженеров, для специалистов по машинному обучению и Data Scientists, для специалистов по искусственному интеллекту, для DevOps-инженеров
НавыкиA/b‑тестирование, Mlops, Python, Анализ данных на python, Обучение с подкреплением
КатегорияПрограммирование, Data Science, Машинное обучение, Нейросети и ИИ, Промтинг, Карьерная ориентация и обучение

Что будет на курсе

  1. 1 Основы программирования на Python
  2. 2 Python для анализа данных
  3. 3 Специальные главы высшей математики
  4. 4 Математический анализ и теория вероятности
  5. 5 Проектный практикум
  6. 6 Математическая статистика
  7. 7 Линейная алгебра
  8. 8 A/B-тестирование
  9. 9 Классическое машинное обучение
  10. 10 Операционная система Linux
  11. 11 Внедрение моделей ML
  12. 12 Введение в глубокое обучение
  13. 13 Продвинутые методы глубокого обучения
  14. 14 Этика ИИ
  15. 15 Проектный практикум
  16. 16 SQL и базы данных
  17. 17 Временные ряды
  18. 18 Проектный практикум
  19. 19 Рекомендательные системы
  20. 20 Архитектура Big Data
  21. 21 Инфраструктура Big Data
Смотреть на сайте

Преподаватели курса

Анна Папета
Анна Папета
Team Lead DS в MYSHOP, в прошлом — эксперт по наукам о данных в МТС
Сергей Запечников
Сергей Запечников
Профессор Института интеллектуальных кибернетических систем
Николай Карапетьянц
Николай Карапетьянц
Преподаватель института интеллектуальных кибернетических систем
Александр Трофимов
Александр Трофимов
Автор, преподаватель, Научный сотрудник исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта НИЯУ МИФИ
Аделя Хасанова
Аделя Хасанова
Преподаватель НИЯУ МИФИ и НИТУ МИСиС
Алексей Егоров
Алексей Егоров
Преподаватель НИЯУ МИФИ и НИТУ МИСиС
Владимир Тимохин
Владимир Тимохин
Автор, Профессор УрФУ, Профессор УрФУ, доктор экономических наук
Маргарита Бурова
Маргарита Бурова
Автор, Старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска на факультете компьютерных наук в ВШЭ, Ведущий автор раздела MATH&ML, Эксперт по Data Science
Александра Ковалева
Александра Ковалева
Автор, Data Scientist в «Сбере»

Другие курсы Skillfactory

Полный курс по Data Science

Полный курс по Data Science

Skillfactory
270 000 ₽
135 000 ₽
Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer

Skillfactory
407 412 ₽
235 206 ₽
🎁 Проверить скидки на сайте