Обучение «Введение в машинное обучение, нейросети и LLM» — это ваш первый шаг в мир искусственного интеллекта.
Вы познакомитесь с основами машинного обучения, изучите его принципы и методы, а также сможете применить полученные знания на практике.

Цель программы – эффективное обучение принципам, алгоритмам машинного обучения, моделированию с помощью нейронных сетей, распознаванию образов. Создать и передать мыслеобразы знаний в этой области и помочь формированию первых основных навыков моделирования МО и НН средствами языка Python.

Количество часов

56 ак.ч.

Продолжительность

14 занятий

Стоимость курса

1 590 BYN

В группе осталось 1 место!

Режим и формат обучения:

Период обучения: 11 марта – 29 апреля 2026
Расписание: 2 раза в неделю (ПН, СР)
Время: 18:30-21:30
Формат: Гибридный (на выбор) — онлайн в режиме реального времени или по адресу: г. Минск, ул. Амураторская, 4. (ст. м. Молодежная).

Записи занятий доступны к пересмотру на протяжении всего обучения + неделю после его окончания.

Чему вы научитесь за время обучения:

Познакомитесь с основными алгоритмами машинного обучения и научитесь их использовать в решении задач регрессии, классификации, кластеризации.
Изучите архитектуру и принципы работы нейронных сетей и сможете их применять для задач распознавания образов и обработки текстов.
Овладеете навыками постановки и решения задач машинного обучения, распознавания образов и текстов с помощью Python и соответствующих библиотек.
Научитесь подготавливать данные, настраивать параметры моделей, проводить эксперименты и визуализировать результаты.
Сможете разработать и развернуть LLM-приложения на основе OpenSource моделей.

Для кого:

— специалистов в области IT, которые хотят получить новую востребованную квалификацию;

— студентов старших курсов технических вузов;

— всех, кто интересуются искусственным интеллектом и машинным обучением.

Необходимая подготовка:

1. Математика

основы Линейной алгебры
основы Математического анализа (правила дифференцирования сложных функций и матриц)
основы теории вероятностей и математической статистики

2. Программирование

основы Python (базовые навыки, Jupyter Notebook, библиотеки Pandas, Numpy)
основы алгоритмов и структур данных

Рекомендуется пройти курс Python в нашем Институте.

Преподаватель программы:

Олег Стрельченок — 20 лет в ИТ, опыт создания и управления 3-мя ИТ-компаниями в Беларуси.
Начальник центра искусственного интеллекта ЦБТ (центр банковских технологий). Старший преподаватель БГУ.

По окончании обучения вы получите:

Свидетельство государственного образца о повышении квалификации (при наличии высшего или среднего специального образования).
Сертификат Института.

Программа:

Модуль 1. Вводный.

Знакомство. Математика: Линейная алгебра.
Математика: Теория вероятности, численные методы.
Python (структуры данных, синтаксис, ООП, классы, библиотеки).
Python (продолжение). Этапы работ по машинному обучению.

Модуль 2. Концепция и принципы машинного обучения.

Модуль 3. Классификация и регрессия.

Модуль 4. Кластеризация.

Модуль 5. Деревья и другие алгоритмы машинного обучения. Повторение машинного обучения.

Модуль 6. Нейронные сети. Основы.

Модуль 7. Глубокое обучение.

Сверточные НС. Распознавание образов.
Рекуррентные НС. Обработка естественного языка.

Модуль 8. LLM модели и приложения.

Модуль 9. Повторение. Консультации.

! Обязательные индивидуальные задания после каждого занятия:

Студенты выполняют и сдают индивидуальные домашние задания преподавателю (commit in GitHub) не позднее установленного срока.
Преподаватель проверяет домашние индивидуальные задания и дает обратную связь студентам в классе и/или по электронной почте/telegram.
Разбор домашних заданий в классе на примере перед началом каждого нового занятия. Работа над ошибками, понимание, вопросы.

! Менторство в telegram канале и индивидуальные консультации по telegram от преподавателя во время курса и в течение 1 месяца после окончания курса в рабочее время (рабочие дни с 9 до 18 часов). Можно задавать вопросы, дискутировать, присылать примеры кода и т.д.