Машинное обучение для реального мира
Практические навыки, которые работают в индустрии. От базовых алгоритмов до продвинутых техник нейронных сетей — всё в одном месте.
Узнать больше
94%
Выпускников трудоустроены
240+
Часов практики
15
Реальных проектов
Результаты, которые говорят сами за себя
847
Студентов успешно завершили программу и получили сертификацию за последние два года
₸4.2М
Средняя зарплата выпускников через 6 месяцев после окончания курса
89%
Студентов рекомендуют наши программы коллегам и друзьям
12
Международных компаний-партнёров предоставляют стажировки нашим выпускникам
Выберите свой путь в машинном обучении
Базовый уровень
- Основы Python и статистики
- Линейная регрессия
- Классификация данных
- Работа с библиотеками
- 3 практических проекта
Профессиональный
- Глубокое обучение
- Нейронные сети
- Computer Vision
- NLP и обработка текста
- 10 крупных проектов
- Менторская поддержка
Экспертный
- Архитектуры Transformer
- Генеративные модели
- MLOps и продакшн
- Собственные исследования
- Индивидуальный трек
Программа обучения построена на реальном опыте
01
Фундаментальные основы
Математика, статистика и программирование на Python. Создаём прочную базу для понимания алгоритмов машинного обучения.
02
Классические алгоритмы
От линейной регрессии до случайного леса. Изучаем, когда и почему использовать каждый алгоритм на практических примерах.
03
Глубокое обучение
Нейронные сети, свёрточные архитектуры и рекуррентные модели. Работаем с TensorFlow и PyTorch на реальных задачах.
04
Продвинутые техники
Computer Vision, NLP, обработка временных рядов. Специализируемся в выбранной области с индивидуальным проектом.
Признание индустрии
Лучшая образовательная программа 2024
Награда от Казахстанской ассоциации ИТ-компаний за вклад в развитие технологического образования
Партнёрство с ведущими компаниями
Прямые связи с Kaspi.kz, Beeline, и международными технологическими компаниями для трудоустройства выпускников
Сертификация международного уровня
Наши сертификаты признаются в 25 странах и соответствуют стандартам IEEE и ACM