Навчальна програма
Machine Learning & AI
Опануйте 2 професії за ціною 1:
Machine Learning Engineer та AI Specialist
З НУЛЯ
- Формат: онлайн
- Тривалість: 5 місяців
Максимум практики:
Робота з реальними кейсами, сучасними інструментами та проєктами від топових компаній.
Підтримка експертів:
Супровід на кожному етапі навчання та кар’єрного розвитку від досвідчених експертів.
Стажування:
Практика на реальних проектах партнерів та шанс отримати перший офер ще під час навчання.
Сучасні технології:
Навчання з використанням найактуальніших підходів у ML, AI та автоматизації.
Переваги курсу
Робота, на яку є попит
Machine Learning та AI – це одна з найбільш затребуваних сфер сьогодення. Компанії активно шукають фахівців, здатних працювати з моделями машинного навчання та впроваджувати штучний інтелект у бізнес-процеси
Вас не замінить AI
AI не замінить вас – але ті, хто вміє працювати з AI, будуть на крок попереду. Курс допоможе вам освоїти інструменти штучного інтелекту та навчитися ефективно їх використовувати у своїй роботі
Практичні навички
Курс містить реальні кейси, роботу з сучасними ML-алгоритмами та практичні завдання. Ви не просто отримаєте теоретичні знання, а навчитеся їх застосовувати у реальних проєктах
Курс Machine Learning & AI Professional підійде:
для розширення знань у застосуванні машинного навчання та штучного інтелекту в аналітичних задачах
для освоєння алгоритмів ML та AI, інтеграції моделей у продукти та оптимізації процесів за допомогою штучного інтелекту
для отримання фундаментальних знань із машинного навчання, нейронних мереж та основ роботи з моделями
для автоматизації аналітики, впровадження прогнозної аналітики та роботи з великими даними
для освоєння практичних навичок у сфері ML та AI, що допоможе у працевлаштуванні
для входу в затребувану сферу Machine Learning & AI з нуля
Програма курса
Модуль 1
Вступ до професії
Детальніше
Результат:
- Розуміння ролі Machine Learning Engineer та AI Engineer у сучасних технологічних командах
- Ознайомлення з професійним середовищем, інструментами розробки та Git
- Розуміння базового ML/AI-процесу: від даних до моделі та її використання
- Формування цілісного бачення напрямів Machine Learning, Deep Learning, NLP та AI Engineering
Модуль 2
Python для аналізу даних
Детальніше
Результат:
- Володіння базовим Python для задач ML, AI та аналізу даних
- Робота з NumPy для числових обчислень, масивів і базових математичних операцій
- Обробка та аналіз табличних даних за допомогою Pandas
- Побудова візуалізацій у Matplotlib та Seaborn для дослідження даних
- Підготовка даних до подальшого моделювання та машинного навчання
Модуль 3
Математика для ML
Детальніше
Результат:
- Розуміння лінійної алгебри як фундаменту машинного навчання
- Робота з векторами, матрицями та математичними операціями, які лежать в основі ML-моделей
- Ознайомлення з математичним аналізом та оптимізацією
- Розуміння ролі градієнтів, функцій втрат і процесу навчання моделей
- Володіння базовими поняттями статистики та теорії ймовірності для аналізу даних і оцінки моделей
Модуль 4
Класичне Machine Learning
Детальніше
Результат:
- Розуміння базового пайплайну машинного навчання: дані, ознаки, модель, навчання та оцінка якості
- Побудова моделей навчання з учителем для задач класифікації та регресії
- Використання ансамблевих методів і бустингу для підвищення якості моделей
- Аналіз часових рядів і робота з даними, що змінюються в часі
- Застосування навчання без учителя та кластеризації
- Ознайомлення з принципами побудови рекомендаційних систем
Модуль 5
Deep Learning
Детальніше
Результат:
- Розуміння основ нейронних мереж і принципів їх навчання
- Побудова та тренування нейронних мереж у Keras
- Робота зі згортковими нейронними мережами для задач комп’ютерного зору
- Використання Transfer Learning і готових CNN-моделей для практичних задач класифікації зображень
- Підготовка зображень, навчання моделей і оцінка результатів
- Розуміння практичних сценаріїв застосування Deep Learning
Модуль 6
NLP та Transformers
Детальніше
Результат:
- Розуміння задач NLP та аналізу тональності тексту
- Робота з послідовностями та рекурентними нейронними мережами
- Розуміння Transformers і механізму уваги
- Використання embeddings для семантичного представлення текстів
- Побудова семантичного пошуку та робота з векторними базами даних
- Формування практичного розуміння сучасного NLP-стеку
Модуль 7
AI Engineering
Детальніше
Результат:
- Володіння Prompt Engineering для ефективної взаємодії з мовними моделями
- Побудова RAG pipeline та робота з LLM Engineering через LangChain
- Створення AI-агентів із використанням ReAct, інструментів та мультиагентних підходів
- Fine-tuning моделей із використанням LoRA та QLoRA
- Оцінка якості LLM через evals, hallucination detection та LLM-as-judge
- Ознайомлення з Generative AI: GANs, дифузійними моделями та мультимодальним AI
- Розуміння MLOps-підходів для деплою та моніторингу ML-моделей
- Виконання фінального проєкту з Machine Learning & AI
Модуль 8
Самостійне опрацювання
Детальніше
Результат:
- Ознайомлення з Generative AI у Google Cloud
- Розуміння Large Language Models та принципів Responsible AI
- Практика Prompt Design у Vertex AI
- Ознайомлення з AI-можливостями Microsoft Azure: AI-900, Azure OpenAI Service та Azure Machine Learning
- Вивчення Generative AI в AWS та можливостей Amazon Bedrock
- Розуміння best practices для Prompt Engineering в Amazon Bedrock
- Ознайомлення з Machine Learning at Scale у Spark ML та Databricks
Як проходить ваше навчання?
Онлайн формат
Кожне заняття проводиться в онлайн-форматі на платформі з використанням реальних кейсів
Запис занять
Кожне заняття записується і стають доступними для перегляду вже з наступного дня
Наголос на практику
Навчальна програма MACHINE LEARNING & AI PROFESSIONAL базується на практиці та взаємодії з досвідченими менторами
Гнучкий графік
Ви можете переглядати записи та навчатися, коли захочете і де вам буде зручно
Професійні ментори
Лише цікаве навчання від людей з багатим бекгаундом, які знають, що роблять та готові допомогти.
Онлайн-платформа
Ви станете частиною спільноти студентів, та зможете обмінюватися досвідом й питаннями
Ваше резюме
Інструменти:
-
Python -
GPT -
HugginFace -
Pandas -
PyTorch -
Scikit-learn -
Tensorflow
Python 
GPT 
HugginFace 
Pandas 
PyTorch 
Scikit-learn 
Tensorflow Скіли, які ви отримаєте:
- Розуміння основ програмування на Python та використання бібліотек для обробки даних
- Володіння математичним апаратом для побудови та оптимізації моделей машинного навчання
- Вміння працювати з алгоритмами машинного навчання (класифікація, регресія, кластеризація)
- Робота з бібліотеками машинного навчання (Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch)
- Навички роботи з комп’ютерним зором та конволюційними нейромережами (CNN)
- Робота з обробкою природної мови (NLP) та великими мовними моделями (BERT, GPT)
- Використання сучасних AI-методів, таких як трансформери, reinforcement learning, generative AI
- Вміння працювати з векторними базами даних та embeddings для пошуку схожих об’єктів
- Навички деплойменту та оптимізації AI/ML-моделей у продакшні
Ваша зарплата після навчання
- Вміння будувати моделі лінійної та логістичної регресії, класифікації та кластеризації
- Використання Scikit-learn, XGBoost та інших фреймворків для розв’язання базових ML-завдань
- Робота з Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn для підготовки та візуалізації даних
- Розуміння ймовірнісних розподілів, статистичних тестів та методів оцінки якості моделей
- Побудова та навчання багатошарових нейромереж (MLP, CNN, RNN) у TensorFlow та PyTorch
- Використання комп’ютерного зору (CNN) та Natural Language Processing (NLP) для аналізу даних
- Використання гіперпараметричного тюнінгу, регуляризації та ансамблевих методів для покращення продуктивності моделей
- Оптимізація роботи з великими датасетами, використання векторизації, багатопотоковості та обчислень на GPU
- Робота з генеративними моделями, такими як GANs, VAEs, та Diffusion Models для створення зображень, текстів і аудіо
- Глибоке розуміння методів навчання з підкріпленням, таких як Q-learning, Deep Q Networks, PPO
- Використання MLOps, LLMOps, CI/CD для автоматизації процесу навчання та розгортання моделей
- Побудова розподілених систем для навчання та використання великих моделей у продакшн-середовищі
- Розробка архітектури для масштабованих AI-рішень, включаючи оркестрацію сервісів та балансування навантаження
- Використання GPT, BERT, Claude, Falcon та інших моделей для інтеграції в бізнес-процеси
- Створення end-to-end пайплайнів, що включають збір, обробку даних, навчання моделей та їхнє оновлення у реальному часі
- Контроль за прозорістю алгоритмів, усунення упередженості моделей та оптимізація використання обчислювальних ресурсів
Допомога у працевлаштуванні
Data Lab допоможе вам не лише зі знаннями, але й зі стартом в професії.
-
Кар’єрний центр - отримаєте допомогу з резюме, підготовкою до співбесід та доступ до вакансій партнерів
-
Стажування - практика на реальних проектах компаній-партнерів та шанс отримати перший офер ще під час навчання.
-
Після завершення всього курсу навчання ви отримаєте сертифікат ML та AI інженера.
Автор курсу
Ігор Бетлей
Founder Data Lab
Дата-експерт із досвідом 10 років. Портфоліо проектів:
- Керівник департаменту аналітики в Agrosem
- BI консультант для Oil & Gas domain
- Python Backend розробник в Ecolotos
- Data architect в Balthazar, AiViGen
- Автор навчальних програм для Main Academy, GoIT, Platma Academy
- Засновник Data Lab – першої спеціалізованої платформи для дата спеціалістів.
Відгуки:
Маргарита Колякова
Senior AI & ML Developer
Дата експерт із досвідом 5 років.
- Топ-700 математиків у світі
- Senior Data Scientist в АкордБанк
- Досвід у FinTech: Пумб, Balthasar
- Founder AI-платформи Leila
- Автор навчальних програм та спікер в Data Lab
Поширені запитання
![]()
Чи підійде мені цей курс, якщо я гуманітарій?
![]()
Чи потрібно знати вищу математику для проходження курсу?
![]()
Яку техніку потрібно мати для проходження курсу?
![]()
Який формат навчання передбачений у курсі?
![]()
Чи передбачено отримання сертифіката після завершення курсу?
![]()
Чи включає курс практику та реальні проєкти?
![]()
Чи можна проходити курс у зручному для себе темпі?
Залиште ваші контакти і ми
допоможемо
обрати курс, відповімо на запитання та підкажемо наступні кроки для старту кар'єри в ML та AI
Тарифні плани
- Базова програма
- Необмежений доступ до матеріалів
- AI ментор
- 30 онлайн зустрічей з експертом
- Груповий чат із підтримкою
- Перевірка практичних завдань ментором
- Сертифікат
- Доступ до Data Lab Club
- Ексклюзивні вакансії від партнерів
- Індивідуальна підтримка ментора в чаті
- Консультація із HR спеціалістом
- Консультація із автором курсу
- Тестова співбесіда
- Стажування на проекті партнерів
- Базова програма
- Необмежений доступ до матеріалів
- AI ментор
- 30 онлайн зустрічей з експертом
- Груповий чат із підтримкою
- Перевірка практичних завдань ментором
- Сертифікат
- Доступ до Data Lab Club
- Ексклюзивні вакансії від партнерів
- Індивідуальна підтримка ментора в чаті
- Консультація із HR спеціалістом
- Консультація із автором курсу
- Тестова співбесіда
- Стажування на проекті партнерів
- Базова програма
- Необмежений доступ до матеріалів
- AI ментор
- 30 онлайн зустрічей з експертом
- Груповий чат із підтримкою
- Перевірка практичних завдань ментором
- Сертифікат
- Доступ до Data Lab Club
- Ексклюзивні вакансії від партнерів
- Індивідуальна підтримка ментора в чаті
- Консультація із HR спеціалістом
- Консультація із автором курсу
- Тестова співбесіда
- Стажування на проекті партнерів