Искусственный интеллект – не угроза, а инструмент для ускорения работы и увеличения дохода. Заставьте его работать на вас уже через 2 месяца.

Можно пройти только основы за 2 месяца или за 4 месяца освоить специализацию, чтобы выйти на новый профессиональный уровень

Стань экспертом в машинном обучении и анализе данных с Netology! Получи актуальные знания, практические навыки и сертификат в одном курсе. Профессиональное развитие и новые возможности ждут тебя здесь!

Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля освоите все ключевые навыки специалиста по Data Science. Научитесь анализировать большие данные, программировать на Python и применять модели машинного обучения для решения бизнес-задач.

Онлайн курс «Machine Learning Engineer» от GeekBrains: получи новую профессию дистанционно! ✅ Курс ориентирован на уровень: Junior. ⌚ Длительность обучения: 12 месяцев. ✅ Помощь в трудоустройстве! Обучение на Machine Learning Engineer с нуля онлайн.

• Освой ИИ без программирования — начни говорить на языке будущего!
• Искусственный интеллект
• Машинное обучение
• Нейронные сети
• Примеры применения ИИ
• Практика: ИИ-детектив
• Классификация
• Регрессия
• Кластеризация
• Прогнозирование
• Детектирование
• Распознавание речи
• Генерация
• Анализ текста
• Поиск аномалий
• Обучение с подкреплением
• Определение типа задачи в реальном проекте
• Практика: Сортируем кейсы
• Возможности и ограничения классических методов
• Данные и датасеты
• Популярные инструменты машинного обучения
• Оценки качества распознавания
• Применение машинного обучения
• Практика: Думаем как ИИ и обучаем модель поиска дефектов
• Что могут и не могут нейронные сети
• Обучение нейронных сетей
• Особенности внедрения нейронных сетей в проект
• Применение нейронных сетей
• Практика: Визуализации нейросетей и DeepSeek

При прохождении этого курса вы развиваете навыки работы с массивами данных, математических и статистических операций и других концепций, которые будут полезны во многих областях, включая научные и инженерные вычисления, обработку данных и машинное обучение.

• ИИ теперь работает на аналитика — автоматизируйте рутину и усиливайте экспертность.
• Что такое LLM: концепция работы, основные возможности и ограничения.
• Место ИИ в деятельности бизнес-аналитика.
• Обзор популярных моделей: YandexGPT, Qwen, DeepSeek — выбор под задачи BA.
• Этические и юридические аспекты: ответственность, галлюцинации, байесы.
• Практика:
• Тестирование модели: задать несколько вопросов и обсудить результаты.
• Диагностика: "Какой я пользователь ИИ?"
• Принципы эффективного промптинга: конкретность, контекст, структура.
• Техники: Zero-shot, Few-shot, температура, формат вывода.
• Паттерны промптов для типовых задач BA: анализ требований, суммирование, user story.
• Практика:
• Разработка "библиотеки промптов":
• Групповая работа: выбрать 2–3 задачи BA и создать шаблоны промптов.
• Сравнение результатов на разных моделях.
• Упражнение: исправить "плохой" промпт.
• Как автоматизировать создание ЧТЗ, BRD, user story, писем, отчетов.
• Работа с шаблонами и стандартами документирования.
• Практика:
• Задание: написать фрагмент технической документации (например, требования или сценарий).
• Задание: составить электронное письмо руководству на основе протокола встречи.
• Анализ текстовых данных: отзывы, протоколы, интервью.
• Выявление ключевых тем, тональности, проблем.
• Q&A
• Практика:
• Анализ набора отзывов клиентов:
• Классификация по категориям,
• Выделение главных проблем,
• Предложения по улучшению.
• Извлечение информации из протокола встречи.
• Chain-of-Thought (CoT), управление ролью, JSON/XML-формат.
• Цепочки промптов: как разбивать сложные задачи.
• Практика:
• Задание: создать модель данных на основе текстового описания.
• Задание: построить цепочку промптов для анализа требований → user story → тест-кейсы.
• Использование ИИ для анализа и улучшения процессов.
• Выявление узких мест, дублирования, предложений по оптимизации.
• Создание диаграмм BPMN с помощью LLM.
• Практика:
• Анализ описания процесса и выявление проблем.
• Генерация предложений по оптимизации.
• Создание диаграммы BPMN на основе текстового описания.
• Анализ влияния изменений на систему.
• Автоматизация создания документации по изменениям.
• Генерация тест-кейсов на основе требований.
• Практика:
• Анализ влияния изменения на существующую систему.
• Генерация тест-кейсов для реализации нового требования.
• Безопасность и этика использования ИИ: bias, авторство, конфиденциальность.
• Примеры галлюцинаций и методы их распознавания.
• Интеграция ИИ в процессы CI/CD: концепция и примеры.
• Практика:
• Обсуждение кейсов: этические дилеммы при использовании ИИ.
• Упражнение: найти ошибки в "галлюцинированном" ответе ИИ.