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
02
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
03
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:
✅ Аналітикам даних та менеджерам
для розширення знань у застосуванні машинного навчання та штучного інтелекту в аналітичних задачах
✅ Розробникам
для освоєння алгоритмів ML та AI, інтеграції моделей у продукти та оптимізації процесів за допомогою штучного інтелекту
✅ Новачкам у сфері AI
для отримання фундаментальних знань із машинного навчання, нейронних мереж та основ роботи з моделями
✅ Фахівцям із BI та DevOps
для автоматизації аналітики, впровадження прогнозної аналітики та роботи з великими даними
✅ Студентам та випускникам технічних спеціальностей
для освоєння практичних навичок у сфері ML та AI, що допоможе у працевлаштуванні
✅ Всім, хто хоче змінити професію
для входу в затребувану сферу Machine Learning & AI з нуля
Програма курса
Модуль 1
Вступ до професії
Детальніше
Що опануєш:
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
Що опануєш:
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
Що опануєш:
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
Що опануєш:
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
Що опануєш:
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
Що опануєш:
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
Що опануєш:
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
Що опануєш:
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 практиці
Навчальна програма MACHINE LEARNING & AI PROFESSIONAL базується на практиці та взаємодії з досвідченими менторами
Гнучкий графік
Можеш переглядати записи й навчатися, коли та де зручно
Професійні ментори
Лише цікаве навчання від людей з багатим бекгаундом, які знають, що роблять та готові допомогти.
Онлайн-платформа
Станеш частиною спільноти студентів — обмінюйся досвідом і став запитання
Ваше резюме
Інструменти:
Python
GPT
HugginFace
Pandas
PyTorch
Scikit-learn
Tensorflow
Скіли, які ти отримаєш:
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
Твоя 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 тобі не лише зі знаннями, а й зі стартом у професії.
Кар’єрний центр - отримаєте допомогу з резюме, підготовкою до співбесід та доступ до вакансій партнерів
Стажування - практика на реальних проєктах компаній-партнерів та шанс отримати перший офер ще під час навчання.
Після завершення всього курсу навчання ти отримаєш сертифікат ML та AI інженера.
Автор курсу
Ігор Бетлей
Founder Data Lab
Дата-експерт із досвідом 10 років. Портфоліо проєктів:
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
SeniorDataScientist 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?
Так, курс розроблений як для новачків, так і для тих, хто вже має певні навички. Навчальна програма починається з основ Python і поступово переходить до більш складних тем.
Чи потрібно знати вищу математику для проходження курсу?
Ні, курс містить окремий модуль, присвячений математичним основам, необхідним для роботи з ML та AI. Усі концепції, включаючи лінійну алгебру, ймовірність і статистику, пояснюються простою мовою з практичними прикладами.
Яку техніку потрібно мати для проходження курсу?
Для комфортного навчання знадобиться комп’ютер або ноутбук з доступом до інтернету. Рекомендовані характеристики: процесор i5/i7 або AMD Ryzen, 8+ ГБ оперативної пам’яті. Всі практичні завдання можна виконувати в Google Colab, що дозволяє уникнути складної конфігурації локального середовища.
Який формат навчання передбачений у курсі?
Курс складається з zoom-лекцій, практичних завдань, інтерактивних тестів і реальних проєктів. Також проводяться QA-зустрічі для підтримки студентів та відповідей на запитання.
Чи передбачено отримання сертифіката після завершення курсу?
Так, після успішного проходження курсу студенти отримують сертифікат, який можна додати в резюме та LinkedIn.
Чи включає курс практику та реальні проєкти?
Так, у процесі навчання студенти працюють над кількома реальними проєктами, які дозволяють закріпити теоретичні знання та створити власне портфоліо.
Чи можна проходити курс у зручному для себе темпі?
Так, здебільшого. Живі зустрічі проходять раз на тиждень, а записи всіх занять доступні вже наступного дня — основну частину матеріалу можна проходити тоді, коли зручно тобі. Єдине обмеження — дедлайни практичних робіт у межах потоку, щоб група рухалася разом.
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
BASIC
Самостійне проходження базової програми з матеріалами курсу та AI ментором
30 000 грн
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 проєкті партнерів
PRO
Повноцінне навчання з підтримкою, практикою, перевіркою робіт і сертифікатом
37 000 грн
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 проєкті партнерів
PREMIUM
Навчання з повною підтримкою, кар’єрними консультаціями та доступом до стажування
Scikit-learn 
Scikit-learn 
