Тренинг для персонала бизнес-подразделений.
Длительность: 16 акад. часов.
ПрограммаМодуль 1. Введение в машинное обучение
- Что такое машинное обучение и когда его следует внедрять.
- Примеры успешных кейсов от российских и зарубежных компаний.
- Как работать с данными: типы данных, основы подготовки датасетов.
- Ограничения технологий.
Практикум: разработка концепции продукта.
Модуль 2. Принципы обучения моделей.
- Процесс обучения: от алгоритмов до оценки результатов.
- Метрики и валидация: критерии качества и методы валидации.
Практикум: работа с базовыми моделями.
Модуль 3. Управление ML-проектами
- Методология разработки: TDSP, CRISP-DM.
- Организация работы: как распределить роли и управлять ресурсами.
- Управление изменениями и формирование культуры ИИ.
- Масштабирование решений.
Модуль 4. Оценка эффективности
- Метрики успеха: как влиять на результаты и измерять их.
- Оптимизация моделей: анализируем ошибки и масштабируем ИИ-решения.
Модуль 5. Проектирование систем
- Проектирование ML-систем, выбор инструментов и интеграция с бизнес-процессами.
- Мониторинг и поддержка.
Практикум: разработка плана проекта по внедрению ИИ и оценка эффективности внедрения.
Оставить заявку