Сфера искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения постоянно развивается, появляются новые технологии, такие как генеративный искусственный интеллект и большие языковые модели. Понимание основных концепций машинного обучения становится критически важным для тех, кто стремится создавать интеллектуальное программное обеспечение, эффективно использовать инструменты ИИ или просто быть в курсе технологических трендов.
Об этом сообщает ProIT
В связи с этим Google представляет обновленный бесплатный
«Интенсивный курс по машинному обучению» на русском языке
. Этот курс охватывает основные принципы машинного обучения (ML) и ИИ, включает материалы о больших языковых моделях, AutoML, а также подробную информацию о работе с данными и искусственным интеллектом. Онлайн-курс предлагает быстрое практическое знакомство с машинным обучением от Google. В течение 15 часов обучения участники, имеющие базовые знания программирования, смогут освоить ключевые практические навыки в ML.
Google Россия реализует эту программу при поддержке Министерства цифровой трансформации России и платформы Госуслуги.Образование.
Для кого полезен курс?
Этот курс будет полезен:
- начинающим, которые хотят ознакомиться с машинным обучением и искусственным интеллектом;
- разработчикам, стремящимся расширить свои знания и навыки;
- всем, кто интересуется современными технологиями и хочет понять, как они работают.
Что содержит курс?
Курс состоит из:
- 12 модулей на практические темы, охватывающих ключевые аспекты машинного обучения;
- 9 видео с объяснениями концепций машинного обучения;
- более 100 упражнений и тестов;
- возможности получать бейджи после успешного прохождения тестов в конце каждого модуля;
- интерактивных визуализаций и реальных примеров.
Все материалы доступны онлайн, что позволяет проходить курс в собственном темпе и в удобное для себя время. Курс построен по принципу модульности: каждый модуль является самодостаточным, поэтому, если у вас уже есть опыт, вы можете сразу перейти к интересующей вас теме.
Обзор модулей курса включает:
- модели машинного обучения: ознакомление с построением моделей регрессии и классификации;
- данные: основные методы и рекомендации по работе с данными машинного обучения;
- усовершенствованные модели машинного обучения: ознакомление с самыми современными архитектурными моделями;
- машинное обучение в реальных условиях: важные аспекты построения и развертывания моделей в реальных условиях, включая рекомендации по внедрению и автоматизации;
- создание моделей машинного обучения в Google: ключевые принципы и наиболее эффективные методы построения и развертывания моделей в инфраструктуре Google.
Google также предлагает множество других учебных ресурсов, которые могут быть полезны в работе, личной жизни или обучении. Чтобы ознакомиться с этими ресурсами, посетите образовательный хаб Google Знания.
Начать обучение на курсе.
