Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-20

1 <p>онлайн-встречи2 раза в неделю</p>

2 <p>курс от практикаиз индустрии</p>

3 <p>Научитесь создавать надежные и эффективные ML-системы и поддерживать их стабильную работу</p>

4 <h2>записаться на курс или задать вопрос</h2>

5 <p>Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.</p>

6 <h2>Зачем изучать проектирование ML-систем >></h2>

7 <p>В этом поможет ML System Design:</p>

8 <p>Машинное обучение - это больше, чем просто модели</p>

9 <p>Чтобы алгоритмы работали в реальном мире, нужна система, которая масштабируется, обновляется и приносит пользу бизнесу</p>

10 <p>На курсе вы получите целостное понимание ML System Design - от архитектуры до интеграции и поддержки</p>

11 <p><strong>></strong>Это новая дисциплина, необходимая для инженеров, аналитиков и всех, кто создает интеллектуальные продукты<strong>></strong>Помогает разрабатывать надежные и устойчивые ML-решения, которые работают не только в тестах, но и в продакшене<strong>></strong>Научит вас лучше разбираться в моделях и проектировать вокруг них полноценную систему</p>

12 <h2><strong>Кому подойдёт курс</strong>//</h2>

13 <p>Углубите навыки: научитесь обеспечивать стабильную работу ML-систем на долгий срок и сможете претендовать на более высокие позиции</p>

14 <p>Освоите дисциплины, которые помогут комплексно смотреть на проектирование систем, понимать возможности и ограничения каждого решения</p>

15 <p>Руководителям технических команд</p>

16 <p>Заложите фундамент для успешной карьеры в машинном обучении. Получите рекомендации, которые пригодятся уже в первом проекте</p>

17 <p>Начинающим специалистам в ML</p>

18 <h2>чему вы научитесь</h2>

19 <p>Улучшите навыки анализа ошибок, обучения пайплайнов, работы с фичами и тестирования модели для оценки ее производительности</p>

20 <p>Обеспечивать точность системы</p>

21 <p>Поймете, как формулировать задачи и выделять ключевые этапы, чтобы хорошо ориентироваться в проекте</p>

22 <p>Понимать проблемы и принимать решения в ML-проектах</p>

23 <p>Освоите разные методы интеграции ML-продукта в экосистему. Узнаете, как оптимизировать деплой, мониторить работу модели и обслуживать, чтобы она была управляемой и масштабируемой</p>

24 <p>Интегрировать и масштабировать решения</p>

25 <p>Научитесь выбирать метрики и функции потерь, создавать надежный пайплайн данных и комбинировать методы валидации, чтобы сразу готовить качественную версию модели</p>

26 <p>Правильно действовать ещё в ранней стадии разработки</p>

27 <h2>преподаватель курса >></h2>

28 <p>Старший директор данных, аналитики и искусственного интеллекта в British Petroleum</p>

29 <p><strong>></strong>Руководитель в сфере обработки данных с большим опытом работы в технологической отрасли<strong>></strong>Отвечает за реализацию инициатив BP, основанных на данных<strong>></strong>Работал в ведущих технологических компаниях: Blockchain.com, Alibaba и X5 Retail Group</p>

30 <h2>готовы начать обучение?</h2>

31 <p>Оставьте заявку - расскажем о дальнейших шагах</p>

32 <h2>программа обучения //</h2>

33 <h2>Появились вопросы?</h2>

34 <p>Запишитесь на консультацию - расскажем подробнее о курсе</p>

35 <h2>стоимость обучения >></h2>

36 <h3>ml design</h3>

37 <p><strong>></strong>Обсудите истории успехов и неудач при запуске ML-продуктов</p>

38 <p><strong>></strong>Разберете два примера дизайн-документов с реальными сценариями<strong>></strong>Получите рекомендации, которые помогут применить знания в деле</p>

39 <p><strong>></strong>Пройдете 60 уроков по проектированию, обучению, развертыванию и поддержке ML-систем<strong>></strong>Закрепите знания на интерактивных занятиях</p>

40 <p>при рассрочке на 24 месяца</p>

41 <h2>Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой до 16% или в рассрочку</h2>

42 <h2>Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:</h2>

43 <p>Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии - обучение может оплатить ваш работодатель</p>

44 <h2>Повышайте квалификацию за счёт компании</h2>

45 <p>Можно вернуть до 13% от стоимости обучения</p>

46 <h2>Налоговый вычет</h2>

47 <p>Если за две недели курс вам не подойдёт, вернем полную стоимость. Позже - за вычетом пройденных уроков</p>

48 <h2>Не подойдёт - вернём оплату</h2>

49 <p>Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты - от 4 до 24 месяцев</p>

50 <h2><strong>Документы после выпуска</strong>//</h2>

51 <p>> Упаковывайте полученный опыт в портфолио</p>

52 <p>> Получайте сертификаты на русском и английском языках</p>

53 <h2>FAQ >></h2>