Каждая программа — самостоятельный учебный путь с систематизированными материалами, разобранными кейсами и практическими заданиями. Актуальные методологии 2024–2025 годов.
Комплексное изучение ML от линейных моделей до бустинга и нейронных сетей. Разбор 50+ алгоритмов с математическим обоснованием и Python-реализацией.
Обработка естественного языка: токенизация, POS-теггинг, Named Entity Recognition, Sentiment Analysis, тонкая настройка BERT и работа с OpenAI API.
Изучение CNN, YOLO, ResNet, архитектуры ViT. Практика на задачах классификации, детекции объектов и сегментации с PyTorch и OpenCV.
Полный путь аналитика данных: EDA, Feature Engineering, статистические тесты, A/B тестирование, SQL, визуализация в Tableau и построение дашбордов.
Q-learning, Policy Gradient, Actor-Critic методы, алгоритм PPO. Применение RL в игровой индустрии, робототехнике и оптимизации систем управления.
RAG-архитектуры, Prompt Engineering, Fine-tuning LLaMA и Mistral, создание AI-агентов, безопасность и выравнивание языковых моделей.
Математическое обоснование алгоритмов, ссылки на оригинальные научные работы.
Реальные примеры из индустрии: Netflix, Google, Tesla, Pfizer, JPMorgan.
Задачи с реальными датасетами Kaggle, UCI и собственными данными.
Материалы обновляются каждые 6 месяцев в соответствии с новыми исследованиями.