Искусственный интеллект и машинное обучение для статистики

AI and Machine Learning for Statistics

Курс «Искусственный интеллект и машинное обучение для статистики» — это специализированная программа, разработанная для преодоления разрыва между традиционным статистическим анализом и развивающейся областью искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML). Этот курс посвящен применению методов искусственного интеллекта и ML для решения статистических задач, улучшения анализа данных и принятия прогнозов и решений, основанных на данных. 

Описание курса

На протяжении всего курса вы будете изучать фундаментальные статистические концепции и узнаете, как использовать алгоритмы искусственного интеллекта и ML для извлечения информации из сложных наборов данных. Вы изучите различные методы машинного обучения, включая контролируемое обучение, обучение без присмотра и обучение с подкреплением, и поймете их применение в статистическом анализе. 

Учебная программа охватывает такие темы, как предварительная обработка данных, разработка функциональных возможностей, выбор и оценка моделей, регрессионный анализ, классификация, кластеризация, уменьшение размерности и анализ временных рядов. Вы получите практический опыт работы с популярными библиотеками и инструментами искусственного интеллекта и ML, такими как scikit-learn, TensorFlow или PyTorch, и примените их к реальным статистическим задачам. 

К концу курса у вас будет прочная основа в области искусственного интеллекта и ML для статистики, что позволит вам применять передовые методы для анализа и интерпретации данных, построения прогностических моделей и принятия обоснованных решений на основе статистических данных. 

Краткая программа курса

  • Введение в искусственный интеллект и ML
  • Статистические концепции
  • Предварительная обработка данных и разработка функциональных возможностей
  • Контролируемое обучение
  • Обучение без присмотра
  • Анализ временных рядов
  • Оценка и выбор модели
  • Глубокое обучение

Почему вы должны это изучить?

Изучение искусственного интеллекта и ML для целей статистики дает ряд преимуществ в современном мире, основанном на данных. Вот несколько причин, по которым вам следует рассмотреть возможность изучения этого курса: 

  1. Расширенный анализ данных: методы искусственного интеллекта и ML дополняют традиционные статистические методы, предоставляя мощные инструменты для исследования данных, распознавания образов и прогностического моделирования. Включив искусственный интеллект и ML в свой инструментарий статистического анализа, вы сможете выявить скрытые закономерности и взаимосвязи в сложных наборах данных, что приведет к более точным и проницательным выводам. 
  2. Прогностическое моделирование и прогнозирование: алгоритмы искусственного интеллекта и ML преуспевают в составлении прогнозов на основе исторических данных. Изучая методы искусственного интеллекта и ML для статистики, вы можете разрабатывать прогностические модели, которые помогают прогнозировать будущие тенденции, выявлять потенциальные риски и принимать решения, основанные на данных. 
  3. Автоматизация и эффективность: алгоритмы искусственного интеллекта и ML могут автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как предварительная обработка данных, выбор функций и обучение модели. Используя эти методы, вы можете сэкономить время и повысить эффективность ваших рабочих процессов статистического анализа, что позволит вам сосредоточиться на интерпретации данных на более высоком уровне и принятии решений. 
  4. Возможности карьерного роста: Навыки в области искусственного интеллекта и ML высоко востребованы в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, маркетинг и технологии. Приобретая опыт в области искусственного интеллекта и ML для статистики, вы расширяете свои карьерные перспективы и открываете двери для таких должностей, как специалист по обработке данных, инженер по машинному обучению или статистический аналитик. 

Чему Вы научитесь?

Курс «Искусственный интеллект и машинное обучение для статистики» охватывает широкий круг тем, включая: 

  1. Введение в искусственный интеллект и ML: понимание принципов, алгоритмов и приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. 
  2. Статистические концепции: Обзор основополагающих статистических концепций, таких как проверка гипотез, распределение вероятностей, регрессионный анализ и планирование эксперимента. 
  3. Предварительная обработка данных и разработка функциональных возможностей: методы очистки и подготовки данных, обработки пропущенных значений и выбросов, а также преобразования переменных для повышения производительности модели. 
  4. Контролируемое обучение: построение прогностических моделей с использованием алгоритмов регрессии и классификации, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений и машины опорных векторов. 
  5. Обучение без присмотра: Изучение алгоритмов обучения без присмотра, включая методы кластеризации, такие как k-средние и иерархическая кластеризация, а также методы уменьшения размерности, такие как анализ главных компонент (PCA). 
  6. Анализ временных рядов: анализ зависящих от времени данных, понимание сезонности и тенденций, а также использование таких методов, как авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA) или рекуррентные нейронные сети (RNNs) для прогнозирования. 
  7. Оценка и выбор модели: Оценка производительности модели с использованием соответствующих показателей, методов перекрестной проверки и настройки гиперпараметров. 
  8. Глубокое обучение: Введение в нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения для сложных задач моделирования. 
  9. Этические соображения: Обсуждение этических вопросов, связанных с искусственным интеллектом и ОД, таких как предвзятость, справедливость и конфиденциальность, и понимание того, как их решать в статистическом анализе.

К концу курса «Искусственный интеллект и машинное обучение для статистики» вы будете обладать знаниями и навыками, позволяющими применять методы искусственного интеллекта и ML для статистического анализа, интерпретировать результаты и использовать передовые алгоритмы для прогнозного моделирования и принятия решений на основе данных. 

Продолжительность курса

  • Продолжительность курса – 6 месяцев (26 недель)
  • Стоимость курса составляет 100 000 тенге в месяц

Критерии отбора

  • Базовое понимание концепций программирования
  • Базовые знания в области информатики
  • Навыки работы с ПК и веб-навигацией
  • Базовые знания математических понятий (школьный уровень)

Отбор осуществляется с помощью теста на профпригодность (онлайн), за которым следует собеседование (видео). Для регистрации, пожалуйста, проверьте нас с помощью кнопки WhatsApp на этом сайте или напишите по адресу hello@zeba.academy