Записаться на курс
Course of AI School
Интенсивный курс

AI School

2 мар–6 апр 2019, 19:00–22:00, Вт/Чт/Сб
Digital October Center, Москва

Интенсивный курс по AI. Разберёмся в основных направлениях, поговорим про когнитивные сервисы, машинное обучение и нейронные сети. На практике решим задачи по распознаванию изображений, обработке текста, создадим чат-бот

Интенсивный курс по AI. Разберёмся в основных направлениях, поговорим про когнитивные сервисы, машинное обучение и нейронные сети. На практике решим задачи по распознаванию изображений, обработке текста, создадим чат-бот
Все мероприятия Наверх
Наверх Записаться

Куратор курса

Дмитрий Сошников
Евангелист Microsoft, кандидат физико-математических наук, член Российской ассоциации искусственного интеллекта

Чему вы научитесь

Понимать, какие бизнес-процессы можно оптимизировать с помощью ИИ 01
Понимать, какие бизнес-процессы можно оптимизировать с помощью ИИ
Смотреть программу
Создавать чат-боты с элементами интеллектуальности 02
Создавать чат-боты с элементами интеллектуальности
Смотреть программу
Использовать подходы ML для прогнозирования и выявления закономерностей в данных 03
Использовать подходы ML для прогнозирования и выявления закономерностей в данных
Смотреть программу
Применять нейросети для анализа и генерации текста, распознавания изображений и др. 04
Применять нейросети для анализа и генерации текста, распознавания изображений и др.
Смотреть программу
Понимать, какие инструменты следует использовать для анализа больших данных на кластерах 05
Понимать, какие инструменты следует использовать для анализа больших данных на кластерах
Смотреть программу
Смотреть программу

Этот курс для

  • Разработчиков, которые хотят работать с AI

Программа

02 марта, суббота
2 марта, сб, 12:00 – 20:30
Введение в ИИ и символьный ИИ
12:00 — 13:00 — Введение в искусственный интеллект
13:00 — 14:00 — Когнитивные сервисы
14:00 — 14:30 — Перерыв
14:30 — 15:00 — Лабораторная: учимся распознавать объекты
15:00 — 16:00 — Представление знаний, онтологии и SemanticWeb
16:00 — 17:00 — Обед
17:00 — 18:00 — Лабораторная: создаём онтологию
18:00 — 19:00 — Экспертные системы и логический вывод
19:00 — 19:30 — Перерыв
19:30 — 20:30 — Генетические алгоритмы

05 марта, вторник
5 марта, вт, 19:00 – 22:10
Разговорный ИИ
19:00 — 20:00 — Чат-боты и разговорный ИИ
20:00 — 20:30 — Microsoft Bot Framework
20:30 — 21:00 — Когнитивные сервисы для разговорных ботов
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа: создаём погодного бота
22:00 — 22:10 — Домашнее задание: развернуть бота в Telegram


12 марта, вторник
12 марта, вт, 19:00 – 22:10
Когнитивные сервисы
19:00 — 19:30 — Когнитивные сервисы распознавания изображений
19:30 — 20:15 — Лабораторная работа: анализируем фотографии
20:15 — 20:45 — Сервисы работы с текстом
20:45 — 21:30 — Лабораторная работа: строим синонимичный текст
21:30 — 22:00 — Q&AMaker, и другие полезные сервисы
22:00 — 22:10 — Домашнее задание: бот распознавания возраста/эмоций
16 марта, суббота
16 марта, сб, 10:00 – 18:15
Введение в машинное обучение
10:00 — 11:00 — Введение в машинное обучение и AzureML. Линейная регрессия
11:00 — 11:30 — Лабораторная работа: Предсказание цен на недвижимость
11:30 — 12:00 — Логистическая регрессия. Регуляризация
12:00 — 12:30 — Перерыв
12:30 — 13:15 — Алгоритмы классификации: SVM, деревья решений, KNN. Анализ главных компонент
13:15 — 14:00 — Введение в scikit-learn
14:00 — 15:00 — Обед
15:00 — 15:45 — Лабораторная работа: сравнение алгоритмов классификации. Распознавание рукописных цифр
15:45 — 16:45 — Подходы к работе с текстом. BoW, TF-IDF
16:45 — 17:15 — Алгоритмы кластеризации
17:15 — 18:15 — Лабораторная работа: кластеризация текста
18:15 — 18:30 — Домашнее задание
19 марта, вторник
19 марта, вт, 19:00 – 22:00
Машинное обучение: подготовка данных
19:00 — 20:00 — Подробнее о градиентном спуске
20:00 — 21:00 — Подготовка данных. Равномерность разбиения на классы. SMOTE
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа
21 марта, четверг
21 марта, чт, 19:00 – 22:00
Машинное обучение: бустинг и другие хитрости
19:00 — 20:00 — Бустинг и другие хитрости машинного обучения. CatBoost, LightGBM
20:00 — 21:00 — Подбор гиперпараметров
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа
23 марта, суббота
23 марта, сб, 12:00 – 18:30
Введение в нейронные сети
12:00 — 13:00 — Введение в нейросети. Персептрон
13:00 — 14:00 — Введение в Tensorflow. Многослойный персептрон
14:00 — 15:00 — Обед
15:00 — 16:00 — Лабораторная работа: распознавание ирисов и рукописных цифр
16:00 — 17:00 — Свёрточные нейронные сети для распознавания изображений
17:00 — 17:30 — Перерыв
17:30 — 18:30 — Лабораторная работа: свёрточные нейронные сети
18:30 — 19:30 — Тонкости обучения
26 марта, вторник
26 марта, вт, 19:00 – 22:00
Распознавание изображений
19:00 — 20:00 — Различные подходы к ObjectDetection. FasterR-CNN, YOLO
20:00 — 21:00 — Тонкости анализа изображений: предобработка. StyleTransfer
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа
28 марта, четверг
28 марта, чт, 19:00 – 22:10
Работа с текстом: основные задачи и библиотеки
19:00 — 20:00 — Основные задачи в обработке текстов
20:00 — 21:00 — Обзор библиотек Python для работы с текстом. Библиотека iPavlov
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа
22:00 — 22:10 — Домашнее задание
30 марта, суббота
30 марта, сб, 10:00 – 18:00
Большие данные и ИИ. Capstone Project
10:00 — 10:30 — Постановка задачи на Capstone Project
10:30 — 11:00 — Перерыв, обсуждение
11:00 — 12:00 — Представление проектов
12:00 — 13:00 — Обед
13:00 — 14:00 — Введение в проблематику больших данных
14:00 — 15:00 — Экосистема Hadoop для работы с большими данными
15:00 — 16:00 — Apache Spark и DataBricks. Машинное обучение на Apache Spark
16:00 — 18:00 — Лабораторная работа
02 апреля, вторник
2 апреля, вт, 19:00 – 22:00
Работа с текстом: нейросети и анализ естественных языков
19:00 — 20:00 — Рекуррентные нейронные сети
20:00 — 21:00 — TextEmbeddings: Word2Vec и др.
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа
04 апреля, четверг
4 апреля, чт, 19:00 – 22:00
Продвинутые нейронные сети
19:00 — 20:00 — Автоэнкодеры. Сиамские нейронные сети
20:00 — 21:00 — GAN
21:00 — 22:00 — Лабораторная работа
06 апреля, суббота
6 апреля, сб, 10:00 – 18:00
Хакатон
10:00 — 16:00 — Хакатон
16:00 — 18:00 — Представление проектов

Требования

  • Для прохождения курса требуется хотя бы минимальный уровень владения языком Python

Записаться на курс

Цена:
42 000

Билетов
Название вашей компании будет указано на вашем бейдже и пригодится для нетворкинг-сессии после курса
Рекомендуем