Разработка ML-продукта от программирования и классических моделей до сервиса и MLOps.
Разработка ML-продукта от программирования и классических моделей до сервиса и MLOps.
Программа охватывает python и данные, машинное обучение, ml-сервис, глубокое обучение, mlops.
В числе учебных задач — программирование, SQL, Git и прототип ML-сервиса; линейные модели, бустинг и рекомендательные системы; упаковка модели и API с FastAPI.
Новичкам, математикам, разработчикам и аналитикам, которые хотят перейти в машинное обучение.
Программирование, SQL, Git и прототип ML-сервиса.
Линейные модели, бустинг и рекомендательные системы.
Упаковка модели и API с FastAPI.
Нейросетевые архитектуры и предобученные модели.
Подготовка модели к эксплуатации.
karpov.courses обучает аналитике, Data Science, программированию и машинному обучению. В линейке есть программы для начинающих, специалистов с базовой подготовкой и тех, кто уже работает в профессии.
ML и Data Science
Подготовка по Python, математике, SQL и машинному обучению, включая временные ряды, тексты и нейронные сети.
ML и Data Science
Управление ИИ-продуктом: от бизнес-задачи и гипотезы до пилота и оценки эффекта.
ML и Data Science
Подготовка ML-инженера: от работы с данными и моделями до прикладных проектов.
ML и Data Science
Проектирование ML- и ИИ-систем с учётом бизнес-задачи, метрик, внедрения и поддержки.
