Ваш путь

Ступень 1
AI в Professional Services: от задачи к ценности~1,5 ч
Ступень 2 · по замыслу автора — после «AI в Professional Services: от задачи к ценности»внутри ступени порядок свободный
Optimization: когда AI ищет лучшее решение~1,5 ч
Probability и неопределённость~1,5 ч
Machine Learning Fundamentals~2 ч
Ступень 3
Bayesian reasoning: обновляем уверенность по evidence~1,5 ч · по замыслу автора — после «Probability и неопределённость»
Regression и forecasting~1,5 ч · по замыслу автора — после «Machine Learning Fundamentals»
Classification, similarity и triage~2 ч · по замыслу автора — после «Machine Learning Fundamentals»
Работа с текстом и enterprise documents~2 ч · по замыслу автора — после «Machine Learning Fundamentals»
Ступень 4 · ~2 ч
Model Evaluation, overfitting и business metricsпо замыслу автора — после «Regression и forecasting», «Classification, similarity и triage»
Optional Lab: Regression на PythonTechnical Labs · по замыслу автора — после «Regression и forecasting»
Optional Lab: Text Classification на PythonTechnical Labs · по замыслу автора — после «Classification, similarity и triage»
Ступень 5
Neural Networks и Deep Learning без магии~1,5 ч · по замыслу автора — после «Model Evaluation, overfitting и business metrics»
Ступень 6
Generative AI и LLM в enterprise~2,5 ч · по замыслу автора — после «Neural Networks и Deep Learning без магии»
Ступень 7
RAG и Enterprise Knowledge~2,5 ч · по замыслу автора — после «Generative AI и LLM в enterprise»
Ступень 8
AI Agents и workflow automation~2 ч · по замыслу автора — после «RAG и Enterprise Knowledge»
Responsible AI, privacy, security и governance~2,5 ч · по замыслу автора — после «Generative AI и LLM в enterprise», «RAG и Enterprise Knowledge»
Optional Lab: RAG Prototype~3 ч · Technical Labs · по замыслу автора — после «RAG и Enterprise Knowledge»
Ступень 9
AI Business Case: от идеи к PoC~2 ч · по замыслу автора — после «Model Evaluation, overfitting и business metrics», «Responsible AI, privacy, security и governance»
Ступень 10
Capstone: AI Solution Proposal~4 ч · по замыслу автора — после 13 из: «AI в Professional Services: от задачи к ценности», «Optimization: когда AI ищет лучшее решение», «Probability и неопределённость», «Bayesian reasoning: обновляем уверенность по evidence», «Machine Learning Fundamentals», «Regression и forecasting», «Classification, similarity и triage», «Работа с текстом и enterprise documents», «Model Evaluation, overfitting и business metrics», «Neural Networks и Deep Learning без магии», «Generative AI и LLM в enterprise», «RAG и Enterprise Knowledge», «AI Agents и workflow automation», «Responsible AI, privacy, security и governance», «AI Business Case: от идеи к PoC»
Экзаменфинал · в браузере, без ассистентазакрыт · записаться на курс

пройдено 0 из 19 юнитов · ~32,5 ч без необязательных юнитов, ~39,5 ч со всеми

Machine Learning Fundamentals

Этот юнит открыт записанным на курс

Запись бесплатная — она нужна, чтобы сервер помнил ваш прогресс между занятиями.

Войти и записаться Вернуться к описанию курса