Новые курсы для специалистов с опытом

19 июня стартуют первые потоки новых курсов для опытных специалистов. Рассказываем, кому они подойдут и чему вы научитесь к концу обучения.

📂 Инженер по глубокому обучению нейросетей

Курс даёт фундаментальные знания и практику в области Deep Learning. Можно пройти только основы за 2 месяца или за 4 месяца освоить специализацию. Подойдёт специалистам, которые уже работали с данными, машинным обучением и Python.

За 2 месяца вы научитесь:
▫️ Работать на DL‑фреймворке PyTorch;
▫️ Строить нейросети самостоятельно, находить в них неполадки и устранять;
▫️ Обучать нейросети эффективно и с высоким качеством;
▫️ Подготавливать данные для подачи на нейросети;
▫️ Объяснять принципы и элементы, на которых строятся нейросетевые решения.

Если выберете углублённый курс, за 4 месяца освоите одну из специализаций: «Компьютерное зрение» или «Обработка естественного языка».

👉 Узнать о курсе подробнее

📂 MLOps для разработки и мониторинга моделей»

Курс для специалистов в области Machine Learning и Data Science, которые хотят сделать продакшн ML‑моделей более быстрым и безопасным, инфраструктуру — настраиваемой и стабильной, а взаимодействие команд — слаженным и эффективным.

За 5 месяцев вы научитесь:
▫️ Оценивать зрелость ML‑проекта при помощи фреймворка MLOps‑зрелости;
▫️ Разрабатывать MLOps‑архитектуру, адаптированную под конкретный кейс;
▫️ Автоматизировать жизненный цикл ML‑модели: предобработку данных, эксперименты, развёртывание и мониторинг;
▫️ Развёртывать ML‑модели в продакшене;
▫️ Выбирать подходящий способ деплоя в зависимости от бизнес‑требований;
▫️Обеспечивать надёжность и контроль качества моделей с помощью версионирования, тестирования, мониторинга данных и метрик;
▫️ Настраивать и поддерживать CI/CD‑процессы для ML, чтобы автоматизировать обновление и интеграцию моделей;
▫️ Работать в облачной среде и управлять ML‑инфраструктурой при помощи Yandex Cloud.

👉 Узнать о курсе подробнее и начать учиться бесплатно