Внимание! Идет набор на обучение.
Работаем по РФ
Звонки по России бесплатно

Пользователь систем искусственного интеллекта

2024
  • 2024
  • 2025
  • По мере комплектования группы
О программе
Трудоемкость обучения: 72 час(ов)
Для кого:
  • имеющих среднее профессиональное и (или) высшее образование;
  • получающих среднее профессиональное и (или) высшее образование.
По окончании обучения выдается: Удостоверение о повышении квалификации
Стоимость обучения с использованием дистанционных образовательных технологий 7 000 руб. *

    Курс предназначен для слушателей, желающих овладеть знаниями и навыками использования современных систем искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях. В рамках курса участники изучат основные подходы к оценке эффективности и качества функционирования ИИ-систем, освоят методы постановки задач, проведения тестов и анализа результатов испытаний таких систем. Курс также включает изучение архитектур нейронных сетей, методов машинного обучения и применения интегрированных гибридных интеллектуальных систем.

    Слушатели научатся использовать программные платформы ИИ, проводить анализ данных и решать задачи интеллектуальной обработки с помощью современных инструментов. Важное внимание уделяется принципам работы систем компьютерного зрения, распознавания изображений, речи и технической диагностики, что открывает новые перспективы применения ИИ в управлении и техническом анализе.

    Слушатели курса овладеют навыками создания и настройки простейших нейронных сетей, научатся анализировать и оценивать качество ИИ-систем, а также использовать методы интеллектуальной обработки данных. Они разберутся в основных архитектурах нейросетей, принципах работы систем компьютерного зрения и методах технической диагностики. Слушатели также смогут применять ИИ-платформы и гибридные системы для решения задач в своей профессиональной деятельности и на практике использовать технологии анализа сигналов.

    Программа реализуется на платформе Нефтегазовое образование "OILEDU"


Содержание
    Базовые знания по системам искусственного интеллекта
    • Современное состояние и развитие перспективных направлений, методов и технологий в области искусственного интеллекта. Искусственный интеллект как инновационный инструмент внедрения современных средств обучения
    • Методы и инструментальные средства систем искусственного интеллекта. Функциональность современных инструментальных средств и систем программирования в области создания моделей искусственных нейронных сетей
    • Искусственные нейронные сети (ИНС), классификация, алгоритмы обучения
    • Методы распознавания образов
    • Специализированные среды для реализации систем искусственного интеллекта
    • Базы данных. Системы управления базами данных
    • Методы машинного обучения и приобретения знаний интеллектуальными системами
    • Технологии проектирования интеллектуальных систем
    Пользователь систем искусственного интеллекта
    • Создание простейшей нейронной сети. Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки. Оценка качества обучения нейросети. Принципы работы сверточных нейронных сетей. Принцип работы рекуррентных нейронных сетей
    • Применение функционального программирования к построению нейронных сетей. Архитектуры нейронных сетей для получения прогноза в задаче регрессии. Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
    • Архитектура автокодировщиков. Снижение размерности исходного пространства. Вариационные автокодировщики. Генеративные модели на базе автокодировщиков. Генеративные состязательные сети Обучение без учителя при использовании метода обратного распространения ошибки
    • Анализ различных архитектур для сегментации изображений, функции ошибок и метрики. Основные концепции обучения с подкреплением (RL, reinforcement learning). Отличие задачи "обучение с подкреплением" от задач "обучение с учителем" и "обучение без учителя"
    • Понятия сигнала, оптические, акустические, вибрационные, электромагнитные сигналы. Обработка сигналов. Дискретизация сигнала. Спектральный анализ, разложение сигнала на гармонические составляющие, преобразование Фурье и его приложения. Object Detection (обнаружение и распознавание объектов). Распознавание зрительных образов, речи, технического состояния объектов контроля
Сроки обучения
Сроки обучения:
По мере комплектования группы
  • По мере комплектования группы
Подать заявку на обучение

Регистрация и вход в Личный кабинет позволят управлять своими заявками, подписывать договоры и оплачивать обучение онлайн, всегда оставаться на связи с нашими специалистами.

Пожалуйста установите флажок и повторите попытку.
Спасибо!

Ваша заявка отправлена
Мы скоро свяжемся с вами!

Пожалуйста установите флажок и повторите попытку.
Спасибо!

Ваша заявка отправлена
Мы скоро свяжемся с вами!

Нам доверяют
tatneft Газпром БашНефть КазМунайГаз Лукойл Нострой Роснефть Транснефтепродукт Газпром нефть транснефть

Другие программы направления


УЖЕ УЧИЛИСЬ У НАС? ОСТАВЬТЕ ОТЗЫВ!

Нам важно знать Ваше мнение о нашей работе, чтобы стать еще лучше.
Пожалуйста, оставьте свой отзыв об обучении в нашем Институте.

Написать отзыв