НОВОСТИ И АКЦИИ
КОНТАКТЫ
Учебный отдел:

+375 (29) 668 11 62 (Обучение взрослых)

+375 (29) 364 66 74 (Обучение детей)

По вопросам оплаты:

+375 (29) 609 64 93

Адрес:

г. Минск, ул. К. Маркса, 32

+375 (29) 636 65 85

КУРС ОБУЧЕНИЯ ❮MACHINE LEARNING❯ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

ДЛЯ ТЕХ, КТО ХОЧЕТ В IT И ВЫБИРАЕТ САМУЮ ПЕРСПЕКТИВНУЮ СПЕЦИАЛИЗАЦИЮ

начинаем:
13 МАЯ 2024
ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ: 10 МЕСЯЦЕВ
стоимость:
5100 BYN
РАССРОЧКА: 510 BYN В МЕСЯЦ

КУРС ВКЛЮЧАЕТ: ОСВОЕНИЕ ПРОФЕССИИ, ПРОЕКТНУЮ РАБОТУ,
ПРОГРАММУ ТРУДОУСТРОЙСТВА

Успешно окончив обучение, вы сможете:

  •  ПОЛУЧИТЬ ОДНУ ИЗ САМЫХ ПЕРСПЕКТИВНЫХ IT СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ
  •  РАБОТАТЬ С ПРОЕКТАМИ, СВЯЗАННЫМИ С DATA SCIENCE (НАУКА О РАБОТЕ С ДАННЫМИ) И AI (ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ)
  • УВЕРЕННО РАБОТАТЬ С ЦЕЛЫМ СТЕКОМ ТЕХНОЛОГИЙ, ВКЛЮЧАЯ ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА PYTHON И C++
  • РАЗБИРАТЬСЯ В СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДАХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ПОСТРОЕНИЯ РАБОТЫ С BIG DATA, DATA MINING, АНАЛИЗЕ И ПРИМЕНЕНИИ ДАННЫХ ПОД ШИРОКИЙ СПЕКТР IT ПРОЕКТОВ
  • СОЗДАВАТЬ МОДЕЛИ, СТРОИТЬ И ОПТИМИЗИРОВАТЬ ПРОМЫШЛЕННО ЭФФЕКТИВНЫЕ DATA-DRIVEN СИСТЕМЫ
  • РАЗРАБАТЫВАТЬ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫЕ ПРОДУКТЫ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ: ПЕРЕВОДЧИКИ, РАСПОЗНАВАНИЕ ВИДЕО И ИЗОБРАЖЕНИЙ, ТЕКСТА И РЕЧИ, АВТОНОМНОЙ ТЕХНИКИ И ДРУГИЕ ПРОЕКТЫ

Вы сможете претендовать на работу:

  •  СПЕЦИАЛИСТ ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ, В САМОМ ШИРОКОМ СПЕКТРЕ ПРИМЕНЕНИЙ

МНЕ НУЖНО БОЛЬШЕ ИНФОРМАЦИИ ВСЕ ПОНЯТНО — РЕГИСТРИРУЮСЬ

❮MACHINE LEARNING❯

ДЛЯ КОГО

Курс максимально походит для тех, кто:

  •  стремится в IT и хочет получить настоящую профессию будущего
  •  желает получить серьезный фундамент в одном из самых высокооплачиваемых и перспективных направлений IT
  •  планирует получить достаточно практического опыта для дальнейшего трудоустройства

По окончании курса вы получите:

  •  отличную профессию с возможностью трудоустройства в самых перспективных и интересных направлениях современного IT
  •  знания, умения и навыки, подтвержденные профессиональными сертификатами и портфолио проектов
  •  участие в уникальной партнерской программе трудоустройства Академии ШАГ и ведущих IT компаний всего мира

СМОЖЕТЕ ПОМЕНЯТЬ РАБОТУ, МЕСТО ЖИТЕЛЬСТВА, УВЕЛИЧИТЬ УРОВЕНЬ ЛИЧНОГО ДОХОДА

курс машинное обучение

Машинное обучение (Machine learning или ML) — это процесс, во время которого система выявляет единую логику на основе анализа большого количества похожих задач и обучается дальнейшему принятию решений без помощи человека. Например, анализирует сотни запросов пользователей, отслеживает их реакцию и учится самостоятельно давать правильный логичный ответ.

Три составляющие машинного обучения:

  1. Данные. Хотим определять спам — нужны примеры спам-писем, предсказывать курс акций — нужна история цен, узнать интересы пользователя — нужны его лайки или посты. Данных нужно как можно больше.
  2. Фичи (features), свойства, характеристики, признаки. Ими могут быть пробег автомобиля, пол пользователя, цена акций, даже счетчик частоты появления слова в тексте может быть фичей.
  3. Алгоритм. Одну задачу можно решить разными методами. От выбора метода зависит точность, скорость работы и размер готовой модели.

MACHINE LEARNING — ПРЕКРАСНЫЙ ВАРИАНТ ИНТЕРЕСНОЙ И ВЫСОКООПЛАЧИВАЕМОЙ ПРОФЕССИИ.

НУЖНА КОНСУЛЬТАЦИЯ

Основные категории машинного обучения

«С учителем», или Supervised Machine Learning
Это наиболее распространенный вариант машинного обучения. Роль учителя играет ML-инженер, он готовит для алгоритма примеры входных данных, на которые система сможет опираться в процессе обучения, и ожидаемые от нее ответы. Например, алгоритм для сортировки электронных писем обучается на большом массиве уже размеченных писем, пытаясь извлечь закономерности между содержанием письма и присвоенной ему категорией. После обучения он сортирует новые письма по папкам, опираясь на выявленные в процессе обучения паттерны.
«Трансферное обучение», или Transfer Learning
Одна из самых передовых технологий. Именно она дала компаниям возможность применять прорывные решения на практике, даже не имея гигабайтов размеченных данных. По сути, это то же обучение «с учителем», но разделенное на два этапа. На первом этапе алгоритм тренируется решать очень сложную и дорогую, но не очень практичную задачу. Например, ML-инженер показывает нейросети предложение с пропуском, и ее задача — логично заполнить этот пропуск подходящим по смыслу словом. На этапе категоризации нейросети уже не нужно учиться понимать естественный язык с нуля: она это сделала на первой задаче. Это позволяет один раз натренировать большую и «умную» модель, а потом дешево и без больших данных перенаправить ее под конкретные задачи.
«Глубокое обучение», или Deep Learning
Для решения задач используются многослойные нейросети с большим количеством нейронов и связей между ними. Это самый дорогой и современный подход к решению по-настоящему сложных задач. Он показал свою эффективность в обработке естественного языка и распознавании изображений, где классические подходы не могли дать должного качества.

ГДЕ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Минимизация простоев на производстве. Простои из-за поломок, сбоев или нехватки сырья могут стоить заводу миллионы долларов. Машинное обучение помогает их предотвратить.

Создание системы управления производством. С помощью датчиков и машинного обучения можно не только выполнять узкие задачи, например предотвращать поломки, но и управлять всем производством.

Выявление угроз безопасности. Машинное обучение помогает сделать производство безопаснее: выявлять незначительные изменения в работе оборудования и вовремя оповещать о возможной катастрофе.

Разведка новых месторождений. Одна из главных проблем нефтегазовой и горнодобывающей промышленности — сложность в обнаружении новых месторождений.

Оценка кредитоспособности. Обычно в банках кредитоспособность клиента оценивают менеджеры. Сотрудники тратят на оценку много времени и часто ошибаются — отклоняют кредиты тем, кто мог бы их платить, и выдают неплатежеспособным.
Алгоритм можно научить оценивать кредитоспособность клиентов банка. Для этого в него загружают информацию о ранее выданных кредитах: выплачены они или нет, были ли просрочки или досрочное погашение. Все это помогает банку автоматизировать выдачу кредитов.

Борьба с мошенничеством. Банки и их клиенты регулярно теряют деньги из-за мошеннических операций. Распознавать такие операции помогает машинное обучение — специальные алгоритмы учатся выявлять признаки мошеннических операций и вовремя их блокировать.
Примеры машинного обучения для предотвращения мошенничества есть у многих банков. Например, Сбербанк использует ИИ для блокировки подозрительных операций, а недавно поймал с его помощью мошенника. Danske Bank снизил процент ложных обвинений в мошенничестве на 60%.

Улучшение клиентского сервиса. Чем быстрее в клинике проходит процесс регистрации на прием, тем меньше очереди, удобнее работать врачам и лояльнее пациенты.
Сеть клиник «Инвитро» развернула систему распознавания лиц на базе облачной платформы VK Cloud (бывш. MCS). Как только пациент подходит к стойке, администратор видит на компьютере нужную карту и выдает направление в нужный кабинет. Это помогло избежать очередей в часы пик, упростить работу администраторов и обслуживать больше пациентов.

Диагностика заболеваний. Если загрузить данные осмотра и диагностики в программу, ее можно научить ставить диагнозы примерно так же, как это делают врачи.
Например, искусственный интеллект Corti прослушивает звонки в скорую помощь и распознает остановку сердца на основе ответов звонящих, их голоса и дыхания. В одном эксперименте программа распознала 93,1% остановок сердца, люди обычно распознают 72,9%. Кроме того, Corti работает быстрее — ставит диагноз за 48 секунд против 79 у диспетчеров-людей.

Автоматические роботизированные операции. Машинное обучение помогает учить медицинских роботов самостоятельно оперировать пациентов, учитывая множество факторов.
В Калифорнийском университете роботу «показали» 78 фильмов об операциях, чтобы научить его накладывать швы. Благодаря такому обучению робот смог зашивать поддельные раны с точностью около 85% (но для реальной работы этого пока недостаточно). Возможно, в будущем таких роботов можно будет использовать для автоматизации некоторых операций.

Прогнозирование действий покупателей, персонализированные предложения и реклама. Обученный алгоритм может предсказывать поведение клиентов:

  • определять, кто в ближайшее время совершит покупку;
  • понимать, кто какие товары предпочитает, чтобы их рекомендовать;
  • предлагать персонализированные скидки, чтобы стимулировать покупки.

Например, сеть косметических магазинов «Рив Гош» использует машинное обучение, чтобы рассылать клиентам персональные предложения. Программа определяет, кто из покупателей может совершить покупку в ближайшие две недели, какие товары им лучше предложить и на что выдать скидку. У покупателей, с которыми работала система, средний чек выше на 42%, а повторные обращения за покупками составили 47%.

Прогнозирование спроса и автоматизация закупок. Машинное обучение помогает анализировать действия покупателей и товарные остатки, чтобы понять, что, когда и в каких количествах закупить.

Британская сеть супермаркетов Morrisons использует машинное обучение, чтобы предсказывать, какие товары и когда будут покупать. Система учитывает множество факторов, например, праздники и погоду. В итоге сети удалось на 30% сократить разрывы в поставках.

Экономия топлива и повышение производительности транспорта. Топливо — одна из главных статей расходов в логистике. С помощью машинного обучения можно сократить его расход: оптимизировать маршруты или понять, как сократить количество автомобилей, сохранив производительность.

Морское подразделение компании Caterpillar внедрило машинное обучение, чтобы экономить ресурсы. Компания установила датчики на оборудование кораблей и выяснила: большее количество генераторов на меньшей мощности работают эффективнее, чем максимальное использование нескольких генераторов. Это решение сэкономило за год более 650 тысяч долларов.

Предотвращение сбоев в поставках. Задержка даже одного транспортного средства приводит к сбою во всей цепочке поставок: простоям, потере денег и недовольству клиентов. Машинное обучение помогает этого избежать: предсказывает риски, помогает вовремя их предотвращать и корректировать время доставки с учетом всех факторов.

ФОРМАТ И РАСПИСАНИЕ КУРСА ❮MACHINE LEARNING❯ 

  • ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ: 10 МЕСЯЦЕВ
  • РАСПИСАНИЕ: 2 ЗАНЯТИЯ В НЕДЕЛЮ
  • СТАРТ КУРСА: 13 МАЯ 2024
  • СТОИМОСТЬ: 510 BYN В МЕСЯЦ
  • НАЧАЛО ЗАНЯТИЙ: 19:00
144
ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ НА КУРС

❮MACHINE LEARNING❯ 
Примеры

❮MACHINE LEARNING❯
ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ

ПРОГРАММА СОСТОИТ ИЗ УЧЕБНЫХ МОДУЛЕЙ. КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ

Python

  • Базовый синтаксис языка
  • ООП и классы
  • Tkinter
  • Создание простых моделей в модулях
  • Jupyter Notebook
  • Numpy
  • Pandas
  • Matplotlib (seaborn)
  • SQL — SQLAlchemy
  • Работа с Big Data

C++

  • Базовый синтаксис языка
  • Функции
  • Классы
  • Gnuplot
  • Работа с данными
  • Визуализация данных
  • Моделирование
  • Разбор готовых моделей из библиотек
  • Измерение производительности
  • Сравнение с Python

Что такое AI и ML
Про Data Science
Домены и направления
Алгоритмы — популярные:

  • XGBoost
  • Наивный алгоритм Байеса
  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Дерево решений
  • Алгоритм метода опорных векторов (SVM)
  • K-средних
  • Алгоритм случайного леса
  • Распространение

Области применения

Линейная алгебра
Аналитическая геометрия
Матрицы
Векторная алгебра
Вероятность и распределения
Непрерывная оптимизация
Модели на базе данных
Уменьшение размерности
Оценка плотности с помощью гауссовых моделей смесей
Математическая оптимизация

Обучение с «учителем» и линейная регрессия
Классификация и логистическая регрессия
Дерево решений и случайный лес
Наивный Байесовский метод и метод опорных векторов.
Неконтролируемое обучение
Обработка естественного языка и анализ текста.
Введение в глубокое обучение.
Анализ временных рядов.
Создание, отладка, настройка и оптимизация моделей ML.

Обобщение работ в портфолио
Курсовая работа
НR-тренинг

КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ
ОБУЧЕНИЕ В МАЛЫХ ГРУППАХ В ОБОРУДОВАННЫХ КЛАССАХ
Занятия интерактивны и подразумевают учебу и практику в реальном времени с преподавателями.
ПРЕПОДАВАТЕЛИ — ЭКСПЕРТЫ-ПРАКТИКИ, РАБОТАЮЩИЕ В ВЕДУЩИХ IT КОМПАНИЯХ СТРАНЫ И МИРА
Реальная информация о работе в IT, актуальные знания и практика, позволяющая погрузиться в профессию.
РЕАЛИЗАЦИЯ ПРАКТИЧЕСКИХ ПРОЕКТОВ В ПРОЦЕССЕ УЧЕБЫ
Уже во время курса Вы сделаете несколько проектов, которые пополнят Ваше портфолио и будут интересны будущему работодателю
ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ КОНСУЛЬТАЦИИ И ПОМОЩЬ В ТРУДОУСТРОЙСТВЕ
Индивидуальные консультации входят в программу курса ❮MACHINE LEARNING❯ и доступны всем участникам

 

УЗНАТЬ, ПОДОЙДЕТ ЛИ МОЙ КОМПЬЮТЕР ДЛЯ УЧЕБЫ ДОМА

❮MACHINE LEARNING❯
ПРЕПОДАВАТЕЛИ АКАДЕМИИ ШАГ

ВЕДУЩИЙ ПРЕПОДАВАТЕЛЬ КУРСА

СЕРГЕЙ ПОСТНИКОВ

 

ДОКТОР НАУК (PHD США)
Специализируется в проектировании, разработке и обучении в проектах, связанных с MACHINE LEARNING и DATA SCIENCE
ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ ПРОГРАММИРОВАНИЯ БОЛЕЕ 20 ЛЕТ
Технологии: С, С++, PYTHON

СОВЕТ ЭКСПЕРТОВ УЧЕБНЫХ ПРОГРАММ:

ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ РАЗРАБОТАНА В 2022 ГОДУ ПОД КОНТРОЛЕМ IT ЭКСПЕРТОВ, РАБОТАЮЩИХ В ВЕДУЩИХ IT КОМПАНИЯХ МИРА

Кандидат технических наук, доцент
КОМАРОВ ИВАН
Более 7 лет опыта в разработке ПО на платформе .NET. Педагогический стаж более 10 лет.
Менеджер разработки в компании LogicNow в Минске
ГРАДОВИЧ СЕРГЕЙ
Занимается коммерческой разработкой проектов на C++ более 10 лет.
Ведущий Java разработчик в компании SaM Solutions
МУХА АЛЕКСЕЙ
Более 8 лет работает в крупных проектах с использованием современных java технологий. Имеет глубокие знания hybris.
Магистр технических наук
САДЧЕНКО ИГОРЬ
Старший программист в Wargaming.net. Более 7 лет работы в отрасли (промышленность, аутсорс, геймдев).
Руководитель IT отдела в компании UNET
ШАГОЙКО ВЯЧЕСЛАВ
Архитектор и ведущий разработчик биллинговой системы интернет-провайдера.
ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ НА КУРС
ПРОГРАММА ТРУДОУСТРОЙСТВА

МЕЖДУНАРОДНАЯ АКАДЕМИЯ ШАГ

ЕДИНСТВЕННАЯ В РБ СОХРАНИЛА ПАРТНЕРСКИЕ СВЯЗИ С IT КОМПАНИЯМИ-РАБОТОДАТЕЛЯМИ, В ТОМ ЧИСЛЕ С ТЕМИ, КТО ПОКИНУЛ СТРАНУ. СЕГОДНЯ ПРОГРАММА ТРУДОУСТРОЙСТВА ПОЗВОЛЯЕТ РАССЧИТЫВАТЬ НА СТАЖИРОВКУ И РАБОТУ В КОМПАНИЯХ-ПАРТНЕРАХ В РБ И ЗА ПРЕДЕЛАМИ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ.

КАК МОЖЕТ ВЫГЛЯДЕТЬ НАЧАЛО ВАШЕЙ КАРЬЕРЫ:

УСПЕШНО ЗАКАНЧИВАЕТЕ УЧЕБУ В АКАДЕМИИ ШАГ
ЛУЧШИЕ ВЫПУСКНИКИ НАХОДЯТ РАБОТУ БЫСТРЕЕ, ЧЕМ ОСТАЛЬНЫЕ
ОФОРМЛЯЕТЕ РЕЗЮМЕ, ИТОГОВУЮ РАБОТУ, ПОРТФОЛИО
САМОСТОЯТЕЛЬНО, ПО ИТОГАМ HR-ТРЕНИНГОВ, ВКЛЮЧЕННЫХ В ПРОГРАММУ ОБУЧЕНИЯ, ЛИБО С ПОМОЩЬЮ СПЕЦИАЛИСТОВ ЦЕНТРА КАРЬЕРЫ АКАДЕМИИ ШАГ
ПРИСОЕДИНЯЕТЕСЬ К ПРОГРАММЕ ТРУДОУСТРОЙСТВА АКАДЕМИИ ШАГ
ПОЛУЧАЕТЕ ОФФЕР НА НАЧАЛО РАБОТЫ ИЛИ СТАЖИРОВКУ
ПРОХОДИТЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ (ONLINE, ЕСЛИ РАБОТОДАТЕЛЬ ЗА ПРЕДЕЛАМИ РБ)
ПРИ УСПЕШНОМ ПРОХОЖДЕНИИ — ВЫХОДИТЕ НА РАБОТУ В РБ ИЛИ ГОТОВИТЕСЬ К РЕЛОКЕЙТУ ЗА ПРЕДЕЛЫ СТРАНЫ

МЕЖДУНАРОДНАЯ АКАДЕМИЯ ШАГ

99

филиалов

в 21

стране мира

212

компаний партнеров

МЕЖДУНАРОДНЫЕ КОМПАНИИ, В КОТОРЫХ РАБОТАЮТ ВЫПУСКНИКИ АКАДЕМИИ:

ВЫПУСКНИКОВ НАПРАВЛЯЕМ НА
РАБОТУ В IT КОМПАНИИ
ПОСЛЕ ОБУЧЕНИЯ ВЫ СМОЖЕТЕ РАБОТАТЬ:
ЗАРПЛАТА НОВИЧКОВ ОТ $1200
СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ
MACHINE LEARNING ENGINEER
ИНЖЕНЕР МАШИННОГО
ОБУЧЕНИЯ
ЗАРПЛАТА НОВИЧКОВ ОТ $700
СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ
DATA MINING ANALYST
СПЕЦИАЛИСТ ПО ПОИСКУ И АНЛИЗУ ДАННЫХ
ЗАРПЛАТА НОВИЧКОВ ОТ $900
СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ
DATA SCIENTIST
ШИРОКАЯ УНИВЕРСАЛЬНАЯ СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ
ПРИ ЛЮБОЙ СПЕЦИАЛИЗАЦИИ ЧЕРЕЗ 1-3 ГОДА РАБОТЫ ВЫ СМОЖЕТЕ СТАТЬ
СПЕЦИАЛИСТОМ С ЗАРПЛАТОЙ В 2 500 — 4 500 $
Благодаря качественному обучению и партнерству с компаниями-работодателями, 97% выпускников работают в IT
УЗНАТЬ ОБ ОБУЧЕНИИ С ТРУДОУСТРОЙСТВОМ
ОТВЕЧАЕМ НА ВАШИ ВОПРОСЫ:
4 вопроса, которые задают почти все
ПОЧЕМУ ОБУЧЕНИЕ ДЛИТСЯ 10 МЕСЯЦЕВ, ЕСЛИ ДРУГИЕ ПРЕДЛАГАЮТ 3?
Мы обучили более 20 000 IT специалистов, 10 месяцев обучения — оптимальный вариант для подготовки с «нуля». Обучение по программе подразумевает трудоустройство в IT компанию. За это время студент получает достаточное количество знаний, кейсов и практического опыта для начала работы. Новичка с другим «бэкграундом» на работу не возьмут.
ПОЧЕМУ ОБУЧЕНИЕ СТОИТ ИМЕННО СТОЛЬКО, А НЕ 100 ДОЛЛАРОВ?
У нас самые высокооплачиваемые преподаватели. Оплата преподавателя не может быть ниже, чем его заработок IT профессионала. Наши преподаватели — опытные специалисты, соответственно, зарабатывают они хорошо. Именно высокая квалификация преподавателей обеспечивает высокое качество обучения.
ГДЕ БУДЕМ УЧИТЬСЯ?
Пожалуй, лучшее место обучения в Минске. Главный учебный корпус Международной Компьютерной Академии ШАГ находится по адресу: ул. Карла Маркса, 32, в самом центре города, ст.м. Октябрьская/Купаловская.
МНЕ БРАТЬ С СОБОЙ НОУТБУК?
Учебный процесс технически полностью укомплектован. Компьютеры, проекторы, 3D принтеры, роботы, другая техника и софт, необходимые для обучения, предоставляются студентам Академии ШАГ в Минске. Кондиционеры всегда исправны, вода в кулерах всегда есть.
курс машинное обучение
Остались вопросы или есть сомнения?
Задайте их нам!

+375 (29) 636-65-85

+375 (25) 692-06-71

+375 (29) 706-85-85