Управление ML/AI проектами

Курс создан для всех, кто планирует развить или уже работает над проектами, связанными с технологиями искусственного интеллекта. 

Цель курса – помочь дойти от идеи до успешной реализации. 

Первая неделя курса посвящена погружению в область машинного обучения. Вторая неделя курса приоткрывает завесу над нутром машинного обучения - какие есть алгоритмы, как оценивается алгоритмическое решение задачи, как выстроен процесс обучения. Основные этапы ML-проектов разбираются на третьей неделе, также на третьей неделе обсуждаются роли и специалисты, участие которых необходимо для реализации проекта. Часть работы над ML-проектом - это понимание ее эффективности, и вопросы метрик, дизайна экспериментов обсуждаются на четвертой неделе. В финальной неделе курса рассматриваются концепция ML-системы и инструменты для работы с машинным обучением.

Курс состоит из 5 недель. Каждая неделя содержит видеолекции и тестовые задания. Доступ к курсу предоставляется бесплатно. Сертификат по курсу не выдается.

• Thompson S. Managing Machine Learning Projects.
• Амейзен Э. Создание приложений машинного обучения. От идеи к продукту.

Желательно знакомство с курсами по управлению проектами или продуктом, а также с вводными курсами по машинному обучению.

1. Введение в мир машинного обучения.
2. Как обучаются модели?
3. Управление жизненным циклом ML-проектов.
4. Как измерить эффективность ML-проектов.
5. Проектирование ML-систем.

Вы научитесь

• определять полезность машинного обучения как инструмента для своих задач;
• определять основные этапы работы над своим проектом;
• составлять команду из нужных специалистов;
• проектировать системы машинного обучения.

• Умение оценивать применимость машинного обучения в контексте своих задач, а также умение определять его потенциальную пользу как инструмента для решения конкретных проблем.
• Навык определения и последовательного выполнения основных этапов работы над собственным проектом в области машинного обучения, включая этапы сбора данных, предобработки, выбора модели, обучения, тестирования и внедрения.
• Способность к формированию команды, состоящей из необходимых специалистов для успешной реализации проектов по машинному обучению, включая специалистов по анализу данных, разработчиков, инженеров по машинному обучению и др.
• Навык проектирования систем машинного обучения с учетом специфики задачи, требований к данным, архитектуры модели, а также с учетом возможных ограничений и ожидаемых результатов.