Document

7 причин,
чому саме ми?

Ти станеш затребуваним фахівцем у галузі штучного інтелекту

Створюватимеш свої моделі штучного інтелекту мовою програмування Python

Зумієш створювати програми, пов'язані з комп'ютерним зором та нейронними мережами.

Ми навчаємо тільки тому, що тобі стане в нагоді під час роботи!

Ти знайдеш однодумців, з якими зможеш створювати свої проекти

Ми створюємо співтовариство професіоналів, таких як і ми, які прагнуть розвивати та змінювати цей світ на краще за допомогою IT технологій

Після успішного завершення курсу ми допоможемо тобі працевлаштуватися у Південнокорейські IT компанії!

Штучний
інтелект– це круто?

На даний момент лише у Південній Кореї шукають 10,000 фахівців у галузі AI!

Молодші розробники штучного інтелекту без досвіду роботи можуть одержувати в Південній Кореї 60,000,000 вон (51,000 $) на рік. Фахівець із середнім стажем роботи може отримувати вже близько 100,000,000 вон (85,000 $) на рік.

У США рівень зарплат ще вищий! Молодший спеціаліст без досвіду роботи отримує в середньому 93,000 $ на рік. А інженер із середнім стажем роботи отримує вже більше 140,000 $ на рік!

А найсмачніше те, що твоя зарплата зростатиме разом з твоїми навичками. Стаж не такий важливий.

Важливо розуміти що

Штучний інтелект - це не одна дисципліна, як думає багато хто, а сукупність різних між собою напрямків.

Підготовка реально хороших фахівців потребує часу, короткострокові курси не дають ефекту.

Більшість менторів ніколи не працювали над реальними проектами. Вони вивчали все за відеоуроками та книжками, та викладають без практики, що дуже сумно.

На багатьох курсах викладають готові/ідеальні кейси без жодних складнощів, тому студенти після таких курсів не можуть вирішувати реальні завдання на роботі.

Чому саме наш курс?
Все просто!

Пояснюємо складні речі простою і зрозумілою мовою.
Навчаємо не просто мову програмування, або одній дисципліни, ми навчаємо повністю всієї спеціальності.
Ознайомлюємо із змістом уроку лише у режимі реального часу. Ти зможеш відразу поставити запитання і відразу отримати відповіді. Ми завжди будемо поряд.
Навчання веде провідний та діючий спеціаліст у галузі штучного інтелекту в Південній Кореї.
Навчання проходить у групі по 15 осіб, яка всередині ділиться на 3 команди та кожна команда виконує власний проект. Таким чином, студенти зможуть відчути тонкощі командної розробки, і вже на етапі навчання поринути у робочу атмосферу AI спеціаліста.

Що я дізнаюсь із цих курсів?

Весь курс складається з 3 частин

Введення.

У цій секції ми познайомимося з історією людини, яка перекваліфікувалася на фахівця зі штучного інтелекту і відповідаємо на запитання: "Чи варто це витратити 2 роки на вивчення штучного інтелекту?" Також, ми розберемо уроки, засвоєні фахівцями, які пройшли від молодших до головних фахівців.

Введення у програмування.

Ця секція починається з пояснення понять проблеми, суті та цілей штучного інтелекту. Ти дізнаєшся у чому різниця між даними та інформацією. А також що така якість інформації. Ми розберемо, що таке алгоритми, комп'ютерні програми та мову програмування Python, і почнемо працювати в інтегрованому середовищі розробки для мови Python Далі ми зрозуміємо суть змінних їх властивості і типи. Matplotlib. У цій секції ти познайомишся із середовищем розробки Jupyter Notebook.

Введення у штучний інтелект.

Ця секція показує нам різницю між лінійним та нелінійним програмуванням. Описує процес здобуття знань. Також, ти дізнаєшся, у чому різниця між AI, machine learning та deep learning. Також обговоримо види штучного інтелекту, його застосування та приклади.

Алгоритм machine learning.

У цих секціях ми детально розберемо роботу алгоритмів machine learning. І ти створиш дуже просту, але вже власну модель штучного інтелекту. Також ти навчишся оцінювати точність моделей. У цьому розділі ми докладно почнемо розбирати одну з бібліотек штучного інтелекту scikit learn. Тут же ми розберемо інше середовище розробки, яке називається spyder.

Процес розробки моделі штучного інтелекту та інженерія даних.

Тут ми докладно обговоримо процес розробки моделі штучного інтелекту. Також ми розпочнемо вивчення аналізу даних та їх обробки для навчання штучного інтелекту. У цій секції я навчу тебе практичним прикладам аналізу та обробки даних від А до Я.

Відбір фічі.

У цій секції з усіх даних, що ми маємо, ми навчимося відбирати тільки ті, що нам потрібні для навчання штучного інтелекту.

Чек лист майже для всіх проектів штучного інтелекту.

У цій секції я дам чек лист дій для побудови end-to-end проектів штучного інтелекту.

Практичні заняття.

На практичних заняттях ми навчимо наші моделі штучного інтелекту наступним речам: передбачати натискання реклами користувачем у фейсбуці; визначати рак грудей; передбачати відставку клієнтів банку; визначати наявність кіфозу у дітей; визначати позитивні та негативні відгуки yelp; визначати позитивні та негативні відгуки на амазоні; визначати спам листа; передбачати наявність хвороб серця у пацієнтів; визначати зношування деталей на токарному верстаті.

Deep learning: Штучні нейронні мережі.

У цій секції ти дізнаєшся, що таке deep learning і як це працює, також зрозумієш, що таке нейрони і як нейронні мережі навчаються. Ми детально розберемо усі процеси, пов'язані з нейронними мережами. Ти також познайомишся з бібліотекою keras, фреймворком tensorflow та середовищем розробки google colab.

Deep learning: конволюционные нейронные сети.

Ця секція присвячена конволюційним нейронним мережам, що застосовуються у комп'ютерному зорі. Ми детально розберемо як штучний інтелект розпізнає ті чи інші речі, наприклад машини чи яблука.

Практичні заняття.

На цих заняттях ти розробиш свої нейронні мережі, які можуть: передбачати ціни автомобілів; передбачати вихідну потужність електростанцій (кейс віртуальних сенсорів); передбачати поломки насоса на основі даних із сенсорів насоса; розпізнавати рукописні цифри,розпізнавати елементи одягу; розпізнавати різні об'єкти; розпізнавати пошкоджені автомобілі; розпізнавати вуличні дорожні знаки безпілотних автомобілів.

Контент рівня Senior

Контент рівня V2.0

Автор курсу

Засновником курсу є Володимир Кім, чинний та провідний спеціаліст у галузі штучного інтелекту в Південній Кореї, який розробляв системи штучного інтелекту для компаній Samsung SDS, LG science park

На даний момент Володимир займається розробкою віртуальних сенсорів на основі нейронних мереж.

Є одним із авторів дисертації про обробку великих даних для Південнокорейського інституту розвитку Інтернету.

Чинний член асоціації розробників програмного забезпечення у Південній Кореї.