Университет искусственного интеллекта
Обучаем работать с нейронными сетями и решать любые задачи, связанные с искусственным интеллектом
Обучаем работать с нейронными сетями
У нас вы сможете освоить с нуля все темы, связанные с искусственным интеллектом, и научиться решать задачи любой сложности
Наш формат обучения:
Практика, практика, практика... и ещё раз практика!
С первого дня обучения у нас вы будете писать нейронные сети и решать реальные задачи
На занятиях мы даём всю необходимую теорию нейронных сетей, а вы задаёте вопросы ведущему. У вас всегда будет доступ к записи youtube-трансляции
После каждого занятия вы получаете практическое задание, по итогам выполнения - проверку и обратную связь от куратора
Многие участники приходят на курс с реальной задачей с работы или из собственного проекта, эту задачу вы можете решить за курс. Можно успеть проработать её на встречах с кураторами и выбрать в качестве дипломной работы
Для обучения на курсе не нужно знать программирование. Всю необходимую базу мы дадим на занятиях по python
Стажировка
После нескольких месяцев обучения вы сможете стажироваться в наших компаниях-партнёрах, а также в нашей команде. Большинство компаний, в случае успешной стажировки, сделают вам оффер на постоянную вакансию.
Соревнования по нейросетевым задачам
Во время обучения у вас будет возможность участвовать в наших внутренних соревнованиях по нейросетевым задачам, соперничать с сокурсниками и видеть свои реальные результаты
Вы научитесь решать все главные задачи
Искусственного интеллекта
99% процентов практических бизнес или исследовательских задач попадают в одну из пяти категорий
Распознавание образов, обработка изображений
Распознавание образов, лиц и эмоций, автопилоты автомобилей (Tesla и другие), детекция движущихся объектов, распознавание рукописного текста, определение возраста по фото, определение черт характера человека по фото
Обработка текстов, работа с языковыми задачами
Определение эмоциональной окраски текста, категоризация статей, определение спроса на товар или услугу по лентам социальных сетей, типирование социотипа человека по тексту, перевод с одного языка на другой, определение художественного уровня текста
Распознавание речи, обработка аудио сигналов
Распознавание текста по речи ("ОК, Google"), распознавание эмоций по голосу, выявление конфликтных разговоров в звонках колл-центра, распознавание диктора-человека по голосу, верификация входа в телефон по голосу для исключения мошенничества, распознавание стиля песни и подбор похожих по стилю композиций на основе имеющегося плейлиста
Прогнозирование временных сигналов, регрессия
Боты, которые торгуют на Forex, предсказатели погоды, предсказание стоимости недвижимости на основе ряда параметров (площадь объекта, район, особенности инфраструктуры, наличие природных объектов и т.д.), оценка результатов химических реакций, оценка рисков по кредитам, оценка сроков выполнения типового проекта
Машинное творчество
Генерация голоса, перенос стиля изображений (наподобие Prisma), генерация фото с условиями (например, мужчина 33 года в очках), генерация рукописных цифр или рукописного текста определённым почерком, написание стихов и песен, создание текстового описания к картинке, написание музыки, перенос стиля танца на фото конкретного человека
Посмотрите примеры наших занятий по нейронным сетям
«Занятие №1. Введение в нейронные сети»

Первое занятие по нейронным сетям - введение в нишу, путь разработчика в области машинного обучения, математическая модель нейрона, принципы обучения нейронной сети и обучение первой нейронной сети на примере распознавания цифр.
Демонстрация кода в Google Colaboratory
«Полносвязные сети, обучающая
и тестовая выборки»
Вторая тема, ключевая в обучении нейронных сетей - обучающая и тестовая выборки, определение качества обучения нейронной сети. Разбирать тему будем на примере распознавания рукописных цифр
Посмотрите примеры наших занятий по Python
«Синтаксис Python»

Знакомство с основами языка. Стандартные функции, операции, переменные и типы, преобразование типов; базовые структуры, циклы и др.
«NumPy массивы»

Знакомство с функциями; структура np.ndarray; типы данных, одномерные и многомерные массивы, векторные операции, индексация, операции с двумерными массивами и встроенные методы, матричные операции, чтение файлов и др.
У нас проходят обучение разработчики со всей России и стран СНГ
Мы ориентированны именно на дистанционный формат обучения,
и все задания и занятия построены под этот формат
Наши материалы скачали уже 15.000 разработчиков
С каждый днём их количество растёт на 200-300 человек
Скриншот из сервиса Sendpulse
Основатель Университета искусственного интеллекта
Дмитрий Романов
Владелец компании
Ведущий курсов «Data science и нейронные сети», «Python для анализа данных», «AI директор», «Базовая математика»
✓ 8 лет опыт разработки в области искусственного интеллекта;
✓ Создал первый в России нейро-компьютерный интерфейс;
✓ Реализовал более 10 проектов в области искусственного интеллекта;
✓ Ключевой проект - нейрокомпьютерный интерфейс, ввод текста с помощью мыслей
(Репортаж канала «Вести», 2008 год)
✓ Победитель инновационных форумов;
✓ Публикации на ведущей конференции по нейронным сетям «Нейроинформатике».
Преподаватели Университета искусственного интеллекта
Дмитрий Ермилов
Ведущий курсов «Машинное обучение на Python», «Python-разработчик»
Старший Python Backend developer в компании Brandquad
Образование: МГУ, механико-математический факультет,
кандидат физико-математических наук.
Дополнительное образование по машинному обучению:
✓ Введение в машинное обучение, Высшая школа экономики.
✓ Machine learning, Stanford University.
✓ Машинное обучение и анализ данных, МФТИ.
Опыт и проекты: стаж работы в области машинного обучения более 4х лет. Среди проектов: создание интеллектуальной системы фильтрации файлов в нагруженном потоке, идентификация объектов в изображениях, распознавание слов в аудио файлах, разработка модели «умной» обработки данных.
Дмитрий Ермилов
Образование: МГУ, механико-математический факультет,
кандидат физико-математических наук.
Старший Python Backend developer в компании Brandquad
• Разработка ETL компании;
• Разработка и поддержка CRM компании;
• Автоматизация процессов формирования отчётности;
• Выгрузка и анализ статистических данных, данных аналитического и синтетического учёта;
• Участие в разработке, тестировании и внедрении новых технологий в области машинного обучения в технологический стек компании.
Дополнительное образование по машинному обучению:
• Введение в машинное обучение, Высшая школа экономики.
• Machine learning, Stanford University.
• Машинное обучение и анализ данных, МФТИ.
Опыт и проекты: стаж работы в области машинного обучения более 4х лет. Среди проектов: создание интеллектуальной системы фильтрации файлов в нагруженном потоке, идентификация объектов в изображениях, распознавание слов в аудио файлах, разработка модели «умной» обработки данных.
Герард Костин
Ведущий курса «Интеграция AI решений в production»
✓ Обширный опыт в решении задач с использование методов ML в следующих областях:
- телекоммуникации
- банковский сектор
- интернет-провайдеры
- промышленные предприятия
- e-commerce.
✓ Практический опыт работы с большими данными (кластеры от 5 Пб )
✓ За свою карьеру в области Data Science запускал это направления с нуля в таких компаниях как МТС и Ростелеком
✓ Работал совместно с компаниями из силиконовой долины США и компаниями из ЕС.
Наша команда
В компании работает более 20 человек, свыше 7 лет опыта в организации образования
Дмитрий Романов
Владелец компании
г. Москва
Илья Романов
Генеральный директор
г. Москва
Герард Костин
Куратор курса
г. Инсбрук, Австрия
Владимир Головачёв
Куратор курса
г. Москва
Дмитрий Ермилов
Куратор курса
г. Москва
Леонид Орлов
Куратор курса
г. Пермь
Андрей Рудницкий
Куратор курса
г. Москва
Станислав Батурурими
Куратор курса
г. Москва
Мария Корлякова
Куратор курса
г. Калуга
Олег Конорев
Куратор курса
г. Москва
Сергей Кузин
AI разработчик-методист
г. Пенза
Марат Хайдаров
AI разработчик-методист
г. Казань
Константин Слепов
AI разработчик-методист
г. Санкт-Петербург
Дарья Меркулова
Руководитель отдела продаж
г. Калуга
Дмитрий Науменко
Руководитель HR-отдела
г. Краснодар
Александра Сувалкина
Руководитель отдела организации обучения
г. Альта, Норвегия
Артём Молотов
Программист-разработчик
г. Ивано-Франковск, Украина
Сергей Рябов
Менеджер по работе с клиентами
г. Москва
Виктория Польшикова
Менеджер по работе с клиентами
г. Белгород
Станислав Братусь
Менеджер по работе с клиентами
г. Санкт-Петербург
Екатерина Татькова
Менеджер по работе с клиентами
г. Курск
Андрей Семёнов
Менеджер по работе с клиентами
г. Сочи
Артем Косарецкий
Менеджер по работе с клиентами
г. Москва
Татьяна Гордеева
Менеджер по работе с клиентами
г. Пермь
Илья Мелешкин
Менеджер по работе с клиентами
г. Арзамас
Юлия Фролова
Менеджер по работе с клиентами
г. Липецк
Михаил Пахомычев
Менеджер по работе с клиентами
г. Москва
Лариса Андриянова
Менеджер по работе с клиентами
г. Вятские Поляны
Артём Воронов-Гашев
Менеджер по работе с клиентами
г. Сочи
Елена Яковлева
Ведущий менеджер по работе с клиентами
г. Волгоград
Илья Витковский
Менеджер по работе с клиентами
г. Санкт-Петербург
Елена Муратова
Менеджер по работе с клиентами
г. Белово
Аркадий Омельченко
Менеджер по работе с клиентами
г. Черкассы
Святослав Попко
Менеджер по работе с клиентами
г. Уфа
Даниял Касумбеков
Менеджер по работе с клиентами
г. Санкт-Петербург
Татьяна Изосимова
Менеджер по работе с клиентами
г. Новороссийск
Павел Корчиго
Менеджер по работе с клиентами
г. Великий Новгород
Елена Вольтман
Помощник руководителя

Ирина Северова
Координатор учебного процесса
г. Санкт-Петербург
Любовь Николаева
Помощник руководителя
HR-отдела
г. Бийск
Вы получите диплом
По итогам обучения вы получаете диплом установленного образца о переквалификации
СТАЖИРОВКА
После нескольких месяцев обучения вы сможете стажироваться в наших компаниях-партнёрах, а также в нашей команде. В каждой компании стажировка будет выстроена по-своему, большинство компаний, в случае успешной стажировки, сделают вам оффер на постоянную вакансию.
Может быть интересно
Другие страницы сайта