Машинное обучение LITE: базовый уровень
Практикоориентированное знакомство
с машинным обучением
и погружение в мир нейронных сетей.
Описание программы
Машинное обучение — одно из самых актуальных и перспективных направлений в современном мире. На программе участники познакомятся с искусственным интеллектом и машинным обучением на языке Python.

По итогу аттестации участники получат сертификат о прохождении обучения от Банка России.
Все больше компаний и организаций внедряют машинное обучение для решения различных задач, от анализа данных до автоматизации процессов. Программа призвана обеспечить участников необходимыми знаниями и навыками, чтобы успешно справляться с вызовами этой сферы.

Программа позволит освоить основы машинного обучения, понять принципы работы популярных ML алгоритмов, научиться использовать библиотеки для анализа данных и применить полученные навыки на практике.
Для кого эта программа?
Программа разработана для широкого круга участников, желающих познакомиться с основами ML, и для всех, кто хочет начать свой карьерный путь в сфере DS. К участию во втором модуле (практика) мы приглашаем студентов российских вузов, набравших максимальные баллы по итогу теоретического модуля.

Теоретический модуль

Введение в машинное обучение
  • Машинное обучение и его роль в разных областях.
  • Основные понятия и термины, типы задач.
Математика для ML
Основы линейной алгебры, теории вероятности и статистики.
Основы Python
Базовый синтаксис, анализ данных на Python.
Линейная и логистическая регрессия
Простейший алгоритм ML и алгоритм классификации.
Деревья и случайный лес
  • Решающие деревья и их построение.
  • Ансамблевые методы: случайный лес.
Ансамбли
  • Градиентный бустинг.
  • Преимущества и недостатки решающих деревьев и ансамблей.
Метрики и pipeline ML-проекта
  • Как выбрать модель и построить ML проект.
  • Измерение качества моделей машинного обучения.
Нейронные сети
  • Устройство нейронных сетей, основные понятия.
  • Обучение нейронных сетей в библиотеке PyTorch.
Проектный модуль
У участников теоретического модуля, показавших наилучшие результаты по итогу обучения, будет возможность присоединиться к практическому модулю и в командах под руководством менторов разработать прототип сервиса прогнозирования цены на недвижимость.
Рекомендуем ознакомиться

Для более качественного освоения программы мы рекомендуем изучить полезные материалы. Материалы помогут вам глубже разобрать в теме машинного обучения, а также повысят шансы успешного отбора на второй (практический) модуль программы.

Этапы прохождения программы
01
03
04
05
Регистрация на программу
Контроль знаний
Защита проектов перед экспертным жюри
Онлайн-тестирование: аттестация слушателей и отбор на практический модуль
Онлайн/офлайн
(формат и дата уточняется)

19 - 29 февраля 2024
Теоретический модуль
02
Март 2024
До 23 января 2024
Практический модуль
4 - 15 марта 2024
26 января - 16 февраля 2024
Самостоятельное изучение материалов: учитесь, когда вам удобно!
Онлайн-интенсив по созданию прототипа сервиса прогнозирования цены на недвижимость
Для участия достаточно подать заявку и заполнить анкету

Менторы и преподаватели

  • Адель Валиуллин
    Начальник Центра технологий искусственного интеллекта, Газпромбанк.Тех
    Преподаватель программы
  • Элизавета Вялых
    Аналитик-исследователь Центра технологий искусственного интеллекта, Газпромбанк.Тех
    Преподаватель программы
  • Азат Султанов
    Главный аналитик-исследователь Центра технологий искусственного интеллекта, Газпромбанк.Тех
    Ментор практического модуля
  • Софья Асанина
    Специалист Центра технологий искусственного интеллекта, Газпромбанк.Тех
    Ментор практического модуля

Об организаторах

Подразделение Департамента финансовых технологий Банка России, которое проводит просветительские и образовательные программы и мероприятия в области финансовых технологий, инноваций в платежах и финансовой кибербезопасности.
Газпромбанк.Тех — цифровая датацентричная организация, в центре которой человек.

✓ Кросс-функциональные команды

✓ Клиентоориентированные сервисы

✓ Собственная Data Science-экспертиза

✓ Лучшие практики машинного обучения

✓ Гибкая практика разработки продуктов

✓ Инвестиции в инновации

Фотогалерея
Финансовая кибербезопасность
Инновации в платежах
Технологии распределенного реестра
Инноваии в платежах
Финансовая кибербезопасность
Технологии распределенного реестра
Технологии распределенного реестра