初心者向け 、 経験のある開発 者向け 、 IT部門長 向けなど、さまざまな人々を対象に定期的にコースを実施しています。 Dmitry Soshnikov（ shwars ）と共同で 、 AIスクールを開始します。これは、開発者がチャットボットや画像認識からテキストや知識ベースの操作に至るまで、人工知能のすべての主要分野を1か月で習得する学校です。 AIスクールの卒業生は、プロジェクトでAIテクノロジーをすぐに使用できるようになり、学校内で既にそのようなプロジェクトを開発します。
Dmitry Soshnikovは、マイクロソフトの学芸員であり、エバンジェリストであり、AIの博士号を取得しており、モスクワ工科大学、モスクワ工科大学、モスクワ航空研究所で教鞭をとっています。 人工知能の分野の他の専門家も彼と話をするでしょう。 この記事では、このコースが誰のために作成されたのか、どのように実施されるのか、トレーニングの結果として学生が何を受け取るのかを説明します。
AIスクールは誰のためですか？
まず第一に、学校は開発者にとって有用です-彼らは彼らのプロジェクトで取得したスキルを適用することができます。 テクニカルディレクターとITプロジェクトマネージャーは、AIへのさまざまなアプローチの限界を理解し、開発チームと同じ言語を話すために適切な用語を知っています。
ビジネス担当者は、ビジネスプロセスを自動化する方法を学びます。 テクノロジーの最初の導入には 、 AIウィークエンドなどの短期コースが適しています。 長いコースでは、すべての可能性を理解し、技術的な詳細を理解することができます。
学生は何を得ますか？
生徒は、5つの基本的な問題を解決する方法を学びます。
- 事前に訓練された認知サービスによって解決されるタスク：顔、感情、声の認識。
- 最も単純な音声AIを作成します。
- 古典的な機械学習タスク：需要予測、予測分析など。
- 画像とビデオの操作：オブジェクトの分類と検出。
- テキストと自然言語を扱う：分類、生成など。
最も重要なこととして、開発者はAIの用語（強化学習、深層学習など）を深く理解し始めるだけではありません。 -しかし、彼らは問題を解決するために適切な技術を適用する方法も学びます。 AIスクールでは、ニューラルネットワークの基本アーキテクチャを検討します：画像と空間データを操作するための畳み込みネットワーク、テキストとシーケンスを処理するためのリカレントネットワーク、シャムネットワーク、自動エンコーダー、生成的敵対ネットワーク-それらを例として使用してみます。 コースの学生は、AIの分野での知識をさらに深め、専門の科学記事を読むために必要な基礎を獲得します。
教師は、アルゴリズム化が困難なソフトウェアシステムの作成方法を説明するだけでなく、実践的な短いタスクを提供し、宿題に移します。
コーススピーカーは、人工知能の特定の分野に特化した専門家、企業のテクニカルディレクター、またはAIスタートアップ：OpenWay、Nanosemantics、およびLoyaltyLabです。 学校には、データサイエンティストの実践者、AI研究者、主要な技術大学であるMIPTとモスクワ州立大学の教師もいます。
すでに人工知能を使用している、またはビジネスにそれを適用する方法を考えている人は、特定の状況でのAIの実装に関する教師からの詳細な相談を受けることができます-このための休憩と質疑応答セッション、ならびに個人的な非公式の知り合いがあります。
AIとデータサイエンスに関連する職業は高い給料で、高い需要があります。 この分野の知識は専門家の価値を高めます。
コースの形式は何ですか？
Binary Districtのすべてのコースはオフラインで開催されます。 それは何を与えます：
- コースの他の参加者とチャットし、教師とより深く知り合い、コミュニティの一部を感じる機会。
- スキルを統合する能力：コースには多くの実践的な作業が含まれており、チームとして、学生はより早く学び、経験を積むことができます。
- 活発な形式の規律と主題を研究するためのより大きなモチベーションを作成します。これはオンラインコースの場合には維持するのが困難です。
ライブ形式のおかげで、学生はお互いを知り、経験を共有し、トレーニング後にコミュニケーションを続けることができます。
コースプログラムは12のレッスンで構成されています。 クラスの間には常に休憩があります-1日か2日、あなたは独立して理論と実践を繰り返します。 このコースでは、AIへのさまざまなアプローチを扱います。 それらは、実際に発生する特定のタスクへの適用で考慮されます。
トレーニング前に知っておくべきことは何ですか？
理論的な部分について話す場合、定理の証拠はありませんが、行列とは何か、どのように乗算されるかを覚えておくと便利です。 直面する最も難しいことは、いくつかの変数と偏導関数の関数の勾配です。 あなたがそれが何であるかを忘れた場合-教師は思い出すでしょう。
実際には、コースのほとんどのコード例は、機械学習とAIの事実上の標準であるPythonで作成されています。 したがって、より生産的なトレーニングを行うには、少なくともPythonコードを読み、わずかに変更できると便利です。 コース内のほとんどのタスクは、学生に提供される例を修正することで解決されるため、言語に堪能である必要はありません。
AI Schoolページで、コースプログラムとその教師の詳細を確認できます。