🐍 Якщо ви працюєте з даними або Python, але не будуєте власні моделі — ви втрачаєте частину можливостей.
Machine Learning лежить в основі більшості сучасних AI-рішень. Без його розуміння ви користуєтесь лише готовими інструментами, але не впливаєте на якість і результат.
Курс допоможе зібрати цілісну картину: як працювати з даними, обирати підхід, навчати модель і доводити її до використання в реальних задачах.
Вимоги для старту навчання:
➔ впевнене володіння Python: вміння писати функції, працювати зі структурами даних, використовувати бібліотеки та читати код
➔ знання лінійної алгебри, математики й статистики: на рівні студента першого курсу
➔ знання області Data Science: вміння збирати й обробляти дані
Інженерія ML-систем 🤖
Це практичний курс про логіку ML, який пояснить, як моделі навчаються, як ними керувати і як будувати власні рішення під задачу. За 20 занять:
✔️ пройдете повний
✔️ зрозумієте, як знаходити помилки та покращувати якість моделей
✔️ навчитеся обирати алгоритми та працювати з
✔️ зберете власний
Лектор
Ярослав Свирида
Senior AI Consultant at SoftServe
- 9 років досвіду в ролі Data Scientist, від Middle до Senior та Lead-позицій
- працював на всіх ключових етапах
ML-проєктів: від роботи з даними та дослідження — до deployment, масштабування та взаємодії з клієнтами - реалізує прикладні
ML-рішення в індустріях (виробництво, ритейл, енергетика), де моделі безпосередньо впливають на ефективність процесів, прогнозування та ухвалення рішень - переконаний, що цінність Machine Learning — не в самій моделі, а в її здатності давати зрозумілі, обґрунтовані рекомендації та покращувати бізнес-рішення, що повністю відображено в підході курсу

Немає коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів