Продолжительность – 8 академических часов
Количество участников – до 20 человек
Формат – синхронный EDUINDS-014, офлайн EDUINDO-014
Целевая аудитория: ИТ-директора и директора по развитию, проектные менеджеры, продуктовые менеджеры, руководители подразделений.
Программа платная
Слушатели, закончившие программу
- Познакомятся с современными инструментами анализа данных, их возможностями и ограничениями;
- узнают перечень задач, решаемых с помощью ML;
- научатся организовывать проекты с компонентами ML&AI;
- научатся формулировать задачи для достижения максимальной эффективности использования моделей.
Содержание
- ML: определение, характеристики.
- Отличие ML от бизнес-аналитики данных и программирования: задачи, инструментарий.
- Обзор задач, решаемых с помощью ML.
- Прикладное применение ML: задачи на структурирование данных.
- Обучение без учителя (Unsupervised Learning) как задача ML.
- Задачи ML в области анализа естественного языка.
- Задачи ML в области компьютерного (машинного) зрения.
- Задачи в области графовой аналитики.
- Задачи на прогнозирование временных рядов.
- Проекты с ML&AI компонентами: особенности организации.
- Роль данных для ML&AI проектов. Сбор и подготовка.
- Разработка, внедрение и мониторинг моделей.
- Интеграция ML в бизнес-процессы компании. Постановка задач для максимальной эффективности модели.