Специалист по искусственному интеллекту

1.1 Введение в современный AI Обзор современных AI технологий Типы искусственного интеллекта Ключевые направления развития Обзор инструментов и фреймворков Примеры успешных AI решений Математический фундамент Ключевые концепции линейной алгебры для AI Основы теории вероятностей Важные статистические концепции Оптимизационные методы 1.2 Инструменты и окружение   Python для AI NumPy и векторизация Pandas для обработки данных Matplotlib и Seaborn для визуализации Оптимизация Python кода Фреймворки глубокого обучения PyTorch основы TensorFlow базовые концепции Hugging Face экосистема Выбор инструментов для разных задач 1.3 Подготовка данных Работа с данными Очистка и предобработка Feature Engineering Аугментация данных Работа с несбалансированными данными Оценка качества данных Метрики качества данных Обработка выбросов Заполнение пропусков Валидация данных

2.1 Нейронные сети и глубокое обучение Архитектуры нейронных сетей Многослойные персептроны Сверточные сети (CNN) Рекуррентные сети (RNN) Трансформеры Методы обучения Функции потерь Оптимизаторы Регуляризация Батчнормализация 2.2 Генеративный AI и LLM Языковые модели Архитектура трансформеров Работа с BERT и GPT Finetuning предобученных моделей Prompt Engineering Генеративные модели Основы GANs Диффузионные модели Stable Diffusion Оценка качества генерации 2.3 Практические применения Computer Vision Классификация изображений Детекция объектов Сегментация Transfer Learning Natural Language Processing Обработка текста Анализ тональности Извлечение информации Генерация текста

3.1 MLOps основы Развертывание моделей Docker для AI REST API для моделей Мониторинг производительности Версионирование моделей Оптимизация Квантование моделей Прунинг Оптимизация инференса Масштабирование решений 3.2 AI проекты Управление проектами Методология разработки Оценка ресурсов Метрики успеха Документация Практические кейсы Построение пайплайнов Интеграция с существующими системами Тестирование AI систем Отладка моделей 3.3 Этика и безопасность Ответственный AI Этические принципы Предвзятость в моделях Прозрачность решений Социальное воздействие Безопасность Защита моделей Приватность данных Устойчивость к атакам