Проектирование ML- и ИИ-систем с учётом бизнес-задачи, метрик, внедрения и поддержки.
Проектирование ML- и ИИ-систем с учётом бизнес-задачи, метрик, внедрения и поддержки.
Программа охватывает дизайн-документ, оценка модели, архитектура ии, эксплуатация.
В числе учебных задач — цели, ограничения и предварительное исследование задачи; метрики, валидация, базовые решения и анализ ошибок; проектирование RAG и систем на базе языковых моделей.
Специалистам по машинному обучению, которым нужно проектировать систему целиком.
Цели, ограничения и предварительное исследование задачи.
Метрики, валидация, базовые решения и анализ ошибок.
Проектирование RAG и систем на базе языковых моделей.
API, выпуск модели, мониторинг, надёжность и стоимость инференса.
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
Разработка ML-продукта от программирования и классических моделей до сервиса и MLOps.
