Основы искусственного интеллекта
Что такое ИИ, чем он отличается от автоматизации, какова история и современное состояние отрасли. Вводный курс без требований к техническому бэкграунду.
Машинное обучение: от данных к модели
Регрессия, классификация, кластеризация, деревья решений. Разбираем принципы работы алгоритмов на конкретных примерах без чёрного ящика.
Нейронные сети и глубокое обучение
Архитектуры CNN, RNN, LSTM и трансформеров. Обратное распространение ошибки, функции активации и оптимизация весов — полный технический разбор.
Грамотность в области данных для не-технарей
Как читать статистику, понимать визуализации и не попасться на манипуляцию данными. Курс для менеджеров, аналитиков и всех, кто работает с информацией.
Обработка естественного языка (NLP)
Как машины понимают текст, речь и смысл. Разбираем токенизацию, векторные представления слов, языковые модели и современные LLM.
Этика ИИ и ответственные разработки
Алгоритмическая предвзятость, вопросы конфиденциальности, регулирование ИИ в США и ЕС. Курс для тех, кто хочет понять социальные и правовые аспекты технологий.