Чат-боты и ИИ-помощники, поисковые и рекомендательные системы, анализ медицинских изображений и даже чтение мыслей - таково настоящее или ближайшее будущее, которое навсегда изменит привычную реальность.  

Уже сегодня умение работать с ИИ становится не просто преимуществом, а необходимостью. Компании ищут специалистов, способных эффективно интегрировать инновационные технологии в бизнес-процессы, поэтому те, кто владеет инструментами ИИ, оказываются на шаг впереди. 

Наша программа поможет вам освоить методы анализа табличных и текстовых данных, создавать модели для прогнозирования и автоматизации задач. Эти навыки позволяют экономить время, улучшать качество принимаемых решений и находить новые возможности в работе с информацией. Вы не только увидите гораздо более широкие возможности для извлечения пользы из ИИ, но и научитесь эти возможности использовать.

Как поступить на программу
1. Оставить заявку на программу. 
2. Подтвердить обучение на курсе. В течение 2-х дней мы направим на вашу электронную почту договор для ознакомления и заполнения. Важно проверить также папку "Спам" 
3. Заключить договор. Мы поможем корректно заполнить типовой договор, который необходимо будет подписать и направить ответным письмом
4. Оплатить обучение. После подписания договора мы направим вам счет на оплату, по которому необходимо будет оплатить обучение
5. Начать обучение. За несколько дней до начала обучения мы направим на электронную почту организационное письмо со всей важной информацией о программе и ссылкой на чат в Telegram

Для получения дополнительной информации свяжитесь с нами dpo@misis.ru

тел.: +7 (499) 700-03-06 (доб. 59951)

Вебинары 9 занятий с преподавателями для освоения материала
Практические занятия и обратная связь от преподавателя в режиме реального времени
Домашние задания с обратной связью от преподавателя
Итоговый проект на основе готовых кейсов или по реальному запросу

Модуль 1. Основы теории и принципы искусственного интеллекта
1.1 История искусственного интеллекта, основные понятия, этические и социальные аспекты использования.
1.2 Машинное обучение и его типы: обучение с учителем, без учителя, с подкреплением.
1.3 Основные алгоритмы: регрессия, классификация, кластеризация.

Модуль 2. Инструменты и сервисы искусственного интеллекта
2.1 Большие языковые модели (LLM)
2.2 Обработка изображений
2.3 Технологии no-coding для обработки табличных данных (Loginom)

Модуль 3: Прикладные кейсы и проектная работа

В результате обучения вы сможете:

• Понимать принципы работы и возможности применения ИИ в различных областях
• Использовать готовые ИИ-инструменты для анализа данных, генерации контента и автоматизации задач
• Выбирать подходящие инструменты под конкретные профессиональные задачи
• Создавать и тестировать модели ИИ с помощью no-code платформ:
• Уметь работать с платформами для создания моделей машинного обучения
• Уметь оценивать качество моделей и улучшать их за счет настройки параметров и работы с данными

Примеры кейсов

1. Модель прогнозирования спроса на продукт  
на основе исторических данных предсказывает спрос на товары или услуги, помогая бизнесу оптимизировать запасы и планировать закупки
2. Помощника для анализа текстовых отзывов  
решение для автоматической классификации отзывов клиентов (положительные, отрицательные, нейтральные) и выявления ключевых тем, что упростит анализ обратной связи
3. Чат-бота для обработки запросов  
сможет отвечать на часто задаваемые вопросы, помогая автоматизировать поддержку клиентов или сотрудников
4. Модель для прогнозирования оттока клиентов  
на основе данных о клиентах предсказывает вероятность их ухода, позволяя бизнесу вовремя принимать меры для их удержания
5. Автоматизация отчетов  
решение для автоматической генерации отчетов на основе табличных данных, экономя время на рутинных задачах и снижая вероятность ошибок