Искусственный интеллект, большие данные и машинное обучение

Повышение компетенций использования искусственного интеллекта, больших данных и машинного обучения в различных сферах бизнеса

Подать заявкуОплатить

Объем программы

18 академических часов​

Период обучения

10-12 сентября 2018 года

Форма обучения

Лекции и практические занятия в Фи​нансовом университете 2 дня в неделю по 4 часа​ с 19.00 до 22.0​0 по адресу Ленинградский пр-кт, д. 51, корп. 1

Стоимость обучения

16 800 руб.​​​

Краткосрочная профильная программа повышения квалификации «Искусственный интеллект, большие данные и машинное обучение» направлена на повышение компетенций в области теории и практики создания и функционирования искусственного интеллекта, больших данных и машинного обучения. По результатам обучения вы сможете:

  • использовать интеллектуальные системы для решения аналитических задач;
  • оценивать возможности применения систем искусственного интеллекта в аналитической деятельности, формулировать цели и задачи внедрения интеллектуальной информационной системы;
  • определять критерии аналитических задач, решение которых предпочтительно с использованием технологий Big Datа;
  • находить возможности применения технологий обработки больших данных и машинного обучения в решении прикладных задач, связанных с оказанием финансовых услуг.

Программа учебного курса

Большие данные и машинное обучение

Интеллектуальный анализ данных, большие данные, машинное обучение. Методы и задачи интеллектуального анализа данных, машинного обучения и обработки больших данных. Области применения методов и технологий интеллектуального анализа данных, машинного обучения и обработки больших данных. Примеры задач машинного обучения: поиск информации в интернете, распознавание изображений, лиц, эмоций, пола, возраста, распознавание речи, языка, эмоциональной окраски текстов, прогнозирование продаж, прогнозирование оттока клиентов, кредитный скоринг, рекомендательные системы и др. Основные характеристики больших данных и их влияние на сбор, хранение, обработку и анализ данных (4V). Критерии аналитических задач, решение которых предпочтительно с использова​нием технологий Big Datа.

Принципы анализа текстовой и графической информации, эмоциональной окраски текстов. Принципы создания рекомендательных систем. Интеллектуальные сервисы и чат-боты. Перспективы развития систем обработки больших данных и машинного обучения. Финансовые технологии, основанные на обработке данных и машинном обучении: интеллектуальные кредитные сервисы, интеллектуальные страховые сервисы, интеллектуальные сервисы интернета вещей.

Искусственный интеллект

Понятие искусственного интеллекта и области его применения. Признаки интеллектуальности информационных систем. Структура исследований в области искусственного интеллекта. Основные классы интеллектуальных информационных систем. Знания как особая форма информации. Методы и средства представления знаний. Модели знаний. Системы представления знаний и базы знаний. Приобретение знаний от экспертов. Извлечение знаний из документов. Технологии OLAP и многомерные модели данных. Технологии интеллектуального анализа данных (Data Mining). Согласование и интеграция знаний. Экспертные системы, их виды, области использования. Этапы создания и сферы применения экспертных систем. Нейросетевые технологии. Проблемы, решаемые искусственными нейронными сетями. Основные направления применения нейросетевых технологий в экономике.

Профессионалы о наших программах

Заявка на обучение