Главная » Технология искусственного интеллекта для бизнеса
Технология искусственного интеллекта для бизнеса
Теоретическая часть
Тема1. Взаимосвязь ИИ, Больших данных и машинного обучения
Тема 2. Задачи и Алгоритмы машинного обучения
рассматриваются основные задачи машинного обучения(Искусственного интеллекта):регрессия, классификация, кластеризация, выявления аномалий(например спамовые или мошеннические звонки).
Какой алгоритм предназначен для решения той или иной задачи. Специфика алгоритма.
Рассматриваются следующие алгоритмы:МНК,Логистическая регрессия,К-ближайших соседей, Случайный лес и другие
Метрики для оценки качества модели
Приводятся примеры (беспилотники,распознавание объектов на фото и видеоматериалах, прогнозирование стоимости страховых услуг и др)
Тема 3. Архитектура нейронных сетей и их особенности
Рассматриваются рекуррентные,сверточные нейросети
Нейросети на основе трансформера для обработки последовательностей таких,как текст на естественном языке и машинный перевод на иносранные языки
Построение предложения(ответа на вопрос) с учетом машинного понимания контектса
Механика промптинга(написания запросов и условий для более точной генерации текстов).Основные виды механик
Примеры использования текстовых нейросетей для маркетинговых задач,продаж,туризма и других областей
Тема 5. Графические нейросети
Принципы функционирования графических нейросетей
Области применения(компьютерное зрение, графических дизайн,реклама и маркетинг, создания графического контента для презентаций и др)
Примеры создания графического контента с помощью нейросети Ideogram
Тема 6. Практическая работа со слушателями курса
Предлагаются кейсы, в которых необходимо решить определенную задачу(сгенерировать текст – рекламное объявление, описание продукта и тд,разработать логотип или изображение для сайтов/презентаций и др.)
Слушатели используют инструментарий и приложения, изученные в ходе курса
Цели программы:
Целью Программы является повышение квалификации в области дополнительного профессионального образования специалистов в сфере прикладного применения технологии искусственного интеллекта в бизнесе.
Формализованные результаты обучения
Успешное освоение программы позволит слушателям:
узнать:
Алгоритмы ,с помощью которых функционирует искусственный интеллект;
Задачи,решаемые с помощью машинного обучения и нейросетей;
Архитектуры различных нейросетей и их особенности;
Функциональность популярных GPT-приложений;
Ключевые механики проптинга;
возможности использования текстовых нейросетей для маркетинговых задач,продаж,туризма и других областей;
принципы функционирования графических нейросетей;
уметь:
написать запросы и условия для более точной генерации текстов;
использовать текстовые нейросети для задач маркетинга, продаж, туризма и др;
генерировать рекламное объявление,описание продукта и др.на основе текстовых нейросетей
разрабатывать графических контент(логотипы и изображения для сайтов и презентаций) на основе графических нейросетей;
прогнозировать стоимость страховых услуг/продаже с помощью технологий машинного обучения.
Целевая аудитория:
Категория слушателей - аналитики, технический и IT специалисты,маркетологи, специалисты из сферы туризма и др.
Форма итоговой аттестации – итоговый тест +решение кейса. Оценка выставляется исходя из ответов на контрольные вопросы, указанные в билете. В билете указывается 2 вопроса. Всего билетов 10.
Форма обучения – очно-заочная, заочная.
Стоимость - 44.000 рублей.
Договоры на обучение заключаются с физическими и юридическими лицами.
Начало занятий - ноябрь 2024г.
Запись на курс:
Запись на курсы проводится по электронной почте hsmi-dopobr@mail.ru (для физических лиц), через форму регистрации на сайте, WhatsApp: + 7 (909) 982-37-37.
Теоретическая часть
Тема1. Взаимосвязь ИИ, Больших данных и машинного обучения
Тема 2. Задачи и Алгоритмы машинного обучения
рассматриваются основные задачи машинного обучения(Искусственного интеллекта):регрессия, классификация, кластеризация, выявления аномалий(например спамовые или мошеннические звонки).
Какой алгоритм предназначен для решения той или иной задачи. Специфика алгоритма.
Рассматриваются следующие алгоритмы:МНК,Логистическая регрессия,К-ближайших соседей, Случайный лес и другие
Метрики для оценки качества модели
Приводятся примеры (беспилотники,распознавание объектов на фото и видеоматериалах, прогнозирование стоимости страховых услуг и др)
Тема 3. Архитектура нейронных сетей и их особенности
Рассматриваются рекуррентные,сверточные нейросети
Нейросети на основе трансформера для обработки последовательностей таких,как текст на естественном языке и машинный перевод на иносранные языки
Примеры использования:Яндекса-переводчик,Google-переводчик,Яндекс GPT, Chat-GPT
Практическая часть
Тема 4. Основы и функционал Chat-GPT(3.5 и 4.0)
Создание токенов на основе слов и словосочетаний
Определение веса(коэффициентов) каждого токена
Построение предложения(ответа на вопрос) с учетом машинного понимания контектса
Механика промптинга(написания запросов и условий для более точной генерации текстов).Основные виды механик
Примеры использования текстовых нейросетей для маркетинговых задач,продаж,туризма и других областей
Тема 5. Графические нейросети
Принципы функционирования графических нейросетей
Области применения(компьютерное зрение, графических дизайн,реклама и маркетинг, создания графического контента для презентаций и др)
Примеры создания графического контента с помощью нейросети Ideogram
Тема 6. Практическая работа со слушателями курса
Предлагаются кейсы, в которых необходимо решить определенную задачу(сгенерировать текст – рекламное объявление, описание продукта и тд,разработать логотип или изображение для сайтов/презентаций и др.)
Слушатели используют инструментарий и приложения, изученные в ходе курса
Целью Программы является повышение квалификации в области дополнительного профессионального образования специалистов в сфере прикладного применения технологии искусственного интеллекта в бизнесе.
Формализованные результаты обучения
Успешное освоение программы позволит слушателям:
узнать:
уметь:
Категория слушателей - аналитики, технический и IT специалисты,маркетологи, специалисты из сферы туризма и др.
Купричев Максим Анатольевич
Образование:
2010 - окончил с отличием Московскую финансово-промышленную академию по специальностям "Мировая экономика" и "Менеджмент организации"
Ивлев Станислав
Форма итоговой аттестации – итоговый тест +решение кейса. Оценка выставляется исходя из ответов на контрольные вопросы, указанные в билете. В билете указывается 2 вопроса. Всего билетов 10.
Форма обучения – очно-заочная, заочная.
Стоимость - 44.000 рублей.
Договоры на обучение заключаются с физическими и юридическими лицами.
Начало занятий - ноябрь 2024г.
Запись на курс:
Запись на курсы проводится по электронной почте hsmi-dopobr@mail.ru (для физических лиц), через форму регистрации на сайте, WhatsApp: + 7 (909) 982-37-37.
Телефон деканата факультета: +7 (495) 932 -80 -73
Информация обновлена: 13.09.2024г.