Машинное обучение и глубокие нейросети

• современные ML-алгоритмы

• глубокое обучение и нейросетевые архитектуры

• обучение с учителем, без учителя и self-supervised подходы

• оптимизация, регуляризация, интерпретация моделей

• построение end-to-end ML-систем

Вы научитесь разрабатывать и внедрять ML-модели для реальных задач — от аналитики до компьютерного зрения и работы со структурированными данными.

LLM и генеративный искусственный интеллект

• архитектуры больших языковых моделей

• RAG-системы и интеграция с external knowledge-bases

• создание интеллектуальных ассистентов

• мультиагентные ролевые системы

• генеративные модели текста и данных

Вы освоите ключевые технологии глобального AI-рынка и научитесь создавать решения на базе больших языковых моделей.

Big Data и распределённые системы

• Spark, Hadoop, Kafka и современные инфраструктуры

• хранение и обработка терабайтных массивов данных

• построение высоконагруженных распределённых систем

• оптимизация вычислений и потоков данных

• Data Engineering и Data Architecture

Вы сможете проектировать и поддерживать системы уровня крупных технологических корпораций.

ML Engineering и MLOps

• сбор и разметка данных

• создание и автоматизация ML-пайплайнов

• CI/CD для ML

• мониторинг моделей и управление версиями

• развёртывание решений в продакшене

Вы научитесь превращать прототипы в стабильные ML-продукты.

Soft skills и работа в командах

• управление ML-командами

• проектное и продуктовое планирование

• индустриальная культура разработки

• подготовка проектной документации

• работа в гибких командах и R&D-средах

Вы будете готовы работать как в стартапах, так и в крупных компаниях.