Машинное обучение и глубокие нейросети

• классические алгоритмы и современные архитектуры (CNN, RNN, Transformers);
• обучение моделей на сложных промышленных данных.
Результат: сможете строить модели, устойчивые к условиям реального производства.

Аналитика промышленных данных

• данные оборудования и сенсоров, временные ряды, аномалии;
• построение предиктивных моделей и оценка их надёжности.
Результат: научитесь прогнозировать отказы и оптимизировать режимы работы.

Компьютерное зрение

• распознавание объектов и состояний оборудования;
• сегментация изображений и видеопотоков;
• применение CV для контроля качества и автоматизации.
Результат: сможете разрабатывать индустриальные CV-решения.

Обработка естественного языка и LLM

• анализ технической документации и логов;
• обучение доменных NLP-моделей;
• работа с LLM и агентными системами.
Результат: создадите цифровых помощников и рекомендательные системы.

Генеративные и гибридные модели

• генеративные сети для синтеза данных;
• модели для имитационного моделирования;
• объединение классических и нейросетевых методов.
Результат: научитесь строить цифровые двойники и гибридные AI-системы.

Промышленное внедрение AI

• MLOps-подходы и жизненный цикл модели;
• развёртывание и мониторинг AI-систем;
• требования промышленной эксплуатации.
Результат: сможете доводить AI-проекты до внедрения на реальных объектах.