6 месячное обучение
по Искусственному интеллекту
✓ Прикладная программа от сотрудников Jusan
✓ Обучение с фокусом на практику
✓ 2 курса - базовый и продвинутый
✓ Обучение с фокусом на практику
✓ 2 курса - базовый и продвинутый
Этот курс предназначен для новиков и продвинутых
Формат
Формат онлайн обучения позволяет совместить обучение с учебой и работой.
Когда?
Октябрь
Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации
Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации
Для кого?
Почему искусственный интеллект?
Знания об ИИ - лучшая инвестиция 21 века.
- Все будет связано с ИИВозможности для трудоустройстваВсе технологии будут интегрироваться с технологией искусственного интеллекта, поэтому знание искусственного интеллекта станет основным требованием для рабочих мест в современную эпоху.
Быть одним из первых - это ценная возможность сделать самые важные инвестиции в вашу профессиональную карьеру, независимо от того, в какой области вы работаете. - ИИ залог вашего успехаИИ это инвестиции в будущееВерите вы или нет, но рынок и индустрия ИИ все еще находятся на стадии формирования, и у вас есть возможность стать одним из немногих, кто воспользуется преимуществами первопроходца.
Знание технологии ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА СЕЙЧАС - это жизненно важная возможность получить конкурентное преимущество на рынке. - Главный тренд 21 векаВозможности для бизнесаНесмотря на то, что это модное слово в социальных сетях и новостях, все компании хотят интегрировать ИИ в свои системы для получения прибыли, и потребность в людях, умеющих работать с инструментами ИИ, всегда высока.
Быть человеком, хорошо разбирающимся в ИИ, - ключ к расширению бизнес-возможностей.
2 курса по направлению
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект.
Продвинутый курс
Продвинутый курс
Искусственный интеллект.
Базовый курс
Базовый курс
Ваши менторы на курсах
Вам будут преподавать ведущие эксперты и сотрудники с опытом из Jusan
- Ануар АбилгазиевПреподаватель модулей
Python for AI, Prompt Eng, Generative AI
Senior Data Scientist, KPMG Ex -Tech Lead Jusan Bank, NUS - Арсен ВведенскийПреподаватель модулей
«Data Analytics».
Team Lead AI Analytics, Jusan Mart Ex - MTC, Sberbank, Ryadom, МГУ - Шерзат Касымов
Преподаватель модуля
Data Science
Head of AI Team, Jusan Mart - Хайдар Булхаир
Преподаватель модулей
NLP, Computer Vision, Deep Learning
Senior AI at Foqus, Ex- Halyk Bank, Kaspi, inStat
Что ждет Вас на базовом курсе?
За 6 месяцев
Вы изучите:
Langchain tools
Создание личных помощников и специальных чат-ботов
Xgboost
Работа со следующими инструментами
Langchain
Пишите SQL-запросы и работайте с табличными данными.
Seaborn, Matplotlib
Язык программирования Python
Отображать данные с помощью фреймворков
Работа с агентами, последовательностями вызовов, воспоминаниями
Способность прогнозировать и обучать модели данных ML
Пишите коммерчиский код с уверенностью
Обучение онлайн
Живые занятия идут 2 раза в неделю по 90 минут в формате Zoom лекций.
Модульное обучение;
104 академических часа.
Модульное обучение;
104 академических часа.
Конспекты уроков и репозитории проектов
Помимо лекций, на этой платформе мы разместили всю теорию, конспекты уроков, а также практические задания с решения исходного кода для работы в виртуальном тренажере Google Collab/Jupyter
1 раз в неделю - Office Hourse
После каждого модуля - квизы и тесты, а также экзамены
В конце урока нужно написать свой проект
После каждого модуля - квизы и тесты, а также экзамены
В конце урока нужно написать свой проект
Четкая структура уроков
Детальный учебный план
Искусственный Интеллект. Базовый курс.
1-4 недели
Python for AI
- Python for AI. IDE setup, operators, If-else, loops
- Python for AI. Data structures - Dictionaries, lists
- Python. Data structures - tuples, sets.
- Python. OOP.
- Python. Writing functions
- Python. Functional programming
- Защита проекта
4-9 недели
Data Analytics
- SQL. Databases, tables.
- SQL. Distinct, Aliases
- SQL. Count, filtering
- SQL. Aggregate functions
- SQL. Grouping.
- SQL. Join and Subqueries.
- SQL. Subqueries. Case.Window functions
- Pandas. Data Manipulation.
- Повторение тем 1-го модуля
- Экзамен 1
10-15 недели
Data Analytics
- Pandas. Data merging
- Pandas. Data concatenating.
- Pandas. Data cleaning.
- Pandas. Dates, time series.
- Pandas. Filtering
- Pandas. Lambda functions
- Writing efficient code in Pandas
- Visualization with Seaborn & Matplotlib, Advanced Visuals
- introduction to Statistics - Derivatives
- Bayesian and Hypothesis Stats
16-20 недели
Data Science
- ML basics: Supervised learning.
- ML basics: Unsupervised learning.
- Classification models
- Regression models
- Classification metrics
- Regression metrics
- Decision trees, ensembles: random forest
- Gradient boosting, XGboost
- Экзамен 2
21-24 недели
Prompt Engineering & Generative AI
- Повторение тем модулей 2 и 3
- Preprocessing, Feature engineering
- Hyperparameter Tuning
- Generative AI: Introduction to Langchain
- Langchain - Prompts and Parsers
- LLM chains, Retrieval chains, Memory
- Agents. OpenAI tools
- Agents. Chats
24-26 недели
Computer Vision
- Introduction to Computer Vision
- Object Detection
- Face Detection
- Gradient boosting, XGboost
- Integration with Neural Networks
- Neural Networks and Backpropagation
- CNN Architectures
- Single-stage, Two-stage detectors
- Fitting and Matching
- Защита проекта
Как проходит процесс обучения?
За 6 месяцев
Вы изучите:
LLMs
Научитесь создавать свой Large Language Models
Natural Language Processing
Изучите Deep Learning
Создавайте свой модели машинного обучения
Освойте продвинутые техники и темы для машинного обучения
Продвинутый promt engineering
Язык программирования Python
Освой способы общения и настройки больших языковых моделей
Овладейте знаниями машинного обучения для решения ваших задач
Научитесь внедрять техники NLP в ваши модели и нейронные сети
Пишите коммерчиский код с уверенностью
Онлайн обучение
Живые занятия идут 2 раза в неделю по 90 минут в формате Zoom лекций.
Модульное обучение;
104 академических часа.
Модульное обучение;
104 академических часа.
Конспекты уроков и репозитории проектов
Помимо лекций, на этой платформе мы разместили всю теорию, конспекты уроков, а также практические задания с решения исходного кода для работы в виртуальном тренажере Google Collab/Jupyter
1 раз в неделю - Office Hourse
После каждого модуля - квизы и тесты, а также экзамены
В конце урока нужно написать свой проект
После каждого модуля - квизы и тесты, а также экзамены
В конце урока нужно написать свой проект
Четкая структура уроков
Детальный учебный план
Искусственный Интеллект. Продвинутый Курс
1-4 недели
Introduction to AI and Data Analytics
- Introduction to Artificial Intelligence and its applications
- Overview of Data Analytics in AI
- Basic Python Programming for Data Analysis (Part 1)
- Basic Python Programming for Data Analysis (Part 2)
- Advanced Data Analytics techniques (Part 1)
- Advanced Data Analytics techniques (Part 2)
- Introduction to Machine Learning
- Practical session: Python for Data Analytics
5-8 недели
Machine Learning Foundations
- Supervised Learning: Linear Regression, Classification, Decision Trees (Part 1)
- Supervised Learning: Linear Regression, Classification, Decision Trees (Part 2)
- Unsupervised Learning: Clustering, Dimensionality Reduction (Part 1)
- Unsupervised Learning: Clustering, Dimensionality Reduction (Part 2)
- Evaluation Metrics in ML
- Introduction to Neural Networks (Part 1)
- Introduction to Neural Networks (Part 2)
- Practical session: Building ML models with Python
9-12 недели
Deep Learning
- Foundations of Deep Learning: Perceptrons, Activation Functions (Part 1)
- Foundations of Deep Learning: Perceptrons, Activation Functions (Part 2)
- Convolutional Neural Networks (CNNs) and Applications (Part 1)
- Convolutional Neural Networks (CNNs) and Applications (Part 2)
- Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) (Part 1)
- Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) (Part 2)
- Transfer Learning and Pre-trained Models
- Practical session: Implementing CNNs and RNNs
13-16 недели
Natural Language Processing (NLP)
- ML basics: Supervised learning.
- ML basics: Unsupervised learning.
- Classification models
- Regression models
- Classification metrics
- Regression metrics
- Decision trees, ensembles: random forest
- Gradient boosting, XGboost
- Экзамен 2
17-20 недели
Prompt Engineering & Generative AI
- Introduction to Generative AI and its Applications (Part 1)
- Introduction to Generative AI and its Applications (Part 2)
- Basics of Prompt Engineering (Part 1)
- Basics of Prompt Engineering (Part 2)
- Advanced Prompt Engineering Techniques (Part 1)
- Advanced Prompt Engineering Techniques (Part 2)
- Hands-on: Developing AI-generated content using GPT models (Part 1)
- Hands-on: Developing AI-generated content using GPT models (Part 2)
21-26 недели
Large Language Models (LLMs) & Capstone Project and ToT Training
- Understanding LLMs: BERT, GPT, T5 (Part 1)
- Understanding LLMs: BERT, GPT, T5 (Part 2)
- Fine-tuning and Customizing LLMs (Part 1)
- Fine-tuning and Customizing LLMs (Part 2)
- Applications of LLMs in AI Solutions (Part 1)
- Applications of LLMs in AI Solutions (Part 2)
- Practical session: Building custom LLM applications
- Capstone Project: Applying AI Skills in Real-world Problems
- Guidance and Support for Final Project
- Training for Trainers (ToT): Effective Teaching Strategies in AI
- Final Presentations and Course Wrap-up
Стоимость
Выбирайте наиболее подходящий формат и скорость обучения
Что вы получаете?
- Доступ к платформе, задачам и записям занятий
- Живые лекции с наставником – 2 раза в неделю.
- Офис-час с наставником - 1 раз в неделю
- Подготовка и помощь в трудоустройстве,
- Консультация по проекту и иным вопросам
- 6 месяцев
600 000 тенге
Перейти к выбору курса
Запишитесь на курс
После заполнения формы мы свяжемся с вами