Мы регулярно проводим курсы для самых разных людей: для начинающих специалистов, для разработчиков с опытом и руководителей IT-отделов. Вместе с Дмитрием Сошниковым (shwars) мы запускаем AI School: школу, где разработчики за месяц осваивают все основные направления искусственного интеллекта, от чат-ботов и распознавания изображений до работы с текстами и базами знаний. Выпускник AI School сможет сразу начать применять технологии ИИ в своих проектах, причем первый такой проект он разработает уже в рамках школы.

Дмитрий Сошников — куратор школы и евангелист Microsoft, имеет кандидатскую степень в области ИИ и преподает в НИУ ВШЭ, МФТИ и МАИ. Вместе с ним будут выступать и другие специалисты в области искусственного интеллекта. В этой статье мы расскажем, для кого создавался этот курс, как он будет проходить и что получат студенты по итогам обучения.

Для кого AI School?

В первую очередь школа будет полезна разработчикам — они смогут применять полученные навыки в своих проектах. Технические директора и руководители IT-проектов будут понимать ограничения различных подходов к ИИ и знать соответствующую терминологию, чтобы разговаривать на одном языке с командами разработки.

Представители бизнеса узнают, как можно автоматизировать бизнес-процессы. Для первоначального знакомства с технологиями подойдут короткие курсы, такие как AI Weekend. Длительный курс позволяет понять все возможности и разобраться в технических деталях.

Что получат студенты?

Студенты научатся решать 5 основных типов задач:

• задачи, решаемые предобученными когнитивными сервисами: распознавание лиц, эмоций, голоса;
• создание простейшего разговорного ИИ;
• классические задачи машинного обучения: предсказание спроса, предиктивная аналитика и пр.;
• работа с изображениями и видео: классификация и обнаружение объектов;
• работа с текстом и естественным языком: классификация, генерация и пр.

Самое главное, что разработчики не только начнут глубоко понимать терминологию ИИ — обучение с подкреплением, глубокое обучение и т.д. — но и узнают, как применять соответствующие технологии для решения своих задач. В AI School рассмотрят основные архитектуры нейронных сетей: сверточные сети для работы с изображениями и пространственными данными, рекуррентные сети для обработки текста и последовательностей, сиамские сети, автоэнкодеры и генеративные состязательные сети — и попробуют использовать их на примерах. Студенты курса наберут необходимую базу, чтобы в дальнейшем углублять знания в области ИИ самостоятельно, читая специализированные научные статьи.

Преподаватели не только объяснят, как создавать программные системы, которые плохо поддаются алгоритмизации, но и предложат короткие практические задания, которые затем перейдут в домашние работы.

Спикеры курса — профессионалы, специализирующиеся в той или иной области искусственного интеллекта, технические директора компаний или AI-стартапов: OpenWay, Наносемантика и LoyaltyLab. В школе также будут практикующие Data Scientist-ы, исследователи в области ИИ и преподаватели ведущих технических вузов — МФТИ и МГУ.

Те, кто уже работает с искусственным интеллектом или думает о том, как применить его в своем бизнесе, смогут получить подробные консультации преподавателей по внедрению ИИ в конкретных ситуациях — для этого есть перерывы и сессии вопросов-ответов, а также личное неформальное знакомство.

Профессии, связанные с ИИ и Data Science, оплачиваются хорошо и весьма востребованы. Знания в этой области повышают ценность специалиста.

Какой формат курса?

Все курсы в Binary District проводятся офлайн. Что это дает:

• возможность пообщаться с другими участниками курса, ближе познакомиться с преподавателями и почувствовать себя частью сообщества;
• возможность закрепить навыки: курс содержит в себе много практической работы, выполняя которую в команде, студенты быстрее учатся и получают опыт;
• живой формат дисциплинирует и создает бoльшую мотивацию к изучению предмета, которую сложно поддерживать в случае онлайн-курсов.

Благодаря живому формату студенты познакомятся друг с другом, смогут поделиться опытом и продолжить свое общение уже после обучения.

Программа курса состоит из 12 занятий. Между занятиями всегда есть перерывы — день-два, за которые можно самостоятельно повторить теорию и попрактиковаться. В рамках курса будут затронуты различные подходы к ИИ; их рассмотрят в применении к конкретным задачам, которые возникают на практике.

Что нужно знать перед обучением?

Если говорить о теоретической части, то доказательств теорем не будет, но полезно помнить, что такое матрицы и как они умножаются. Самое сложное, с чем придется столкнуться — градиент функции нескольких переменных и частные производные. Если вы забыли, что это такое — преподаватели напомнят.

Что касается практики, большинство примеров кода в курсе приводится на Python — стандарт де-факто в области машинного обучения и ИИ. Поэтому для более продуктивного обучения полезно как минимум читать код на Python и уметь его незначительно модифицировать. Большинство задач в рамках курса решаются путем модификации предложенных студентам примеров, поэтому владения языком в совершенстве не требуется.

Подробнее познакомиться с программой курса и его преподавателями можно на странице AI School.