• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Подробнее о курсе

Программа включает в себя знакомство с принципами работы ИИ и генеративных моделей, кейсами и существующими практиками.

Обучение делится на 2 модуля: работу с преподавателями и самостоятельное освоение онлайн-материалов.

По завершении курса выдается удостоверение о повышении квалификации.

  • Очный модуль
  • Онлайн-модуль

Введение в ИИ

  • Познакомитесь с принципами, которые лежат в основе ИИ
  • Узнаете основные особенности генеративных задач в ИИ
  • Поймете, чего ожидать от внедрения ИИ

Ключевые компоненты ИИ-решения. Формирование заказа на ИИ. Выявление недобросовестных поставщиков

  • Научитесь отличать реалистичную постановку задачи для ИИ от нереалистичной
  • Познакомитесь с типичными подходами к сбору данных и критериями качества данных
  • Освоите основные способы приемки ИИ-систем и узнаете типичные проблемы, связанные с онлайн-экспериментами
  • Узнаете, с какими сложностями можно столкнуться при внедрении ИИ-моделей в промышленную эксплуатацию
  • Научитесь оценивать типичную стоимость проекта по внедрению ИИ с точки зрения человеческих ресурсов и вычислительных мощностей

Генеративный ИИ

  • Познакомитесь с ключевыми развилками при внедрении генеративных моделей в компании
  • Освоите основные подходы к донастройке больших языковых моделей, их преимущества и недостатки, научитесь задавать вопросы о причинах выбора конкретного подхода
  • Поймете ограничения генеративных моделей, связанные с качеством, контролируемостью, этичностью
  • Научитесь отличать допустимую постановку задачи на внедрение генеративного ИИ от нереалистичной

Введение в этические и юридические аспекты ИИ

  • Познакомитесь с необходимостью соблюдения этических норм при создании решений на основе ИИ
  • Узнаете основные направления регулирования сервисов на основе ИИ

Погружение в ML/AI

  • Научитесь выбирать наиболее подходящую постановку задачи под цели бизнеса
  • Научитесь интерпретировать значение метрики качества
  • Познакомитесь с понятием качества данных и типичными процессами по обеспечению качества обучающих данных

Управление проектами в сфере ML/AI

  • Познакомитесь с основными этапами в работе над проектом в сфере ИИ
  • Освоите методики для выбора сценария внедрения, метрики эффективности, оценки ресурсов

Этические и юридические аспекты ИИ

  • Этические аспекты использования ИИ
  • Юридические аспекты использования ИИ

Кейсы использования ИИ от компаний

  • Ключевые поставщики и анализ мирового рынка 
  • Зарубежные Enterprise кейсы
  • Кейсы на российском рынке

Преподаватели

Крайнов Александр Георгиевич

Яндекс

Юдин Сергей Михайлович

Яндекс, НИУ ВШЭ

Соколов Евгений Андреевич

НИУ ВШЭ

Бекларян Армен Левонович

НИУ ВШЭ, Университет RWB

Масютин Алексей Александрович

НИУ ВШЭ

Куратор программы

Кирьянова Евгения Александровна

Набор на программу открыт.

Мы принимаем заявки от индивидуальных слушателей и юридических лиц. 

Если вы хотите обучить своих сотрудников на нашем курсе, мы можем включить их в составную группу или организовать для вас отдельную группу — оставьте, пожалуйста, заявку, и мы с вами свяжемся.