Курс разбит на пять логических модулей, каждый из которых заканчивается промежуточным тестированием.

Цифровизация и направления развития ИИ
Разбираетесь, что такое цифровая экономика, национальная программа «Цифровая экономика РФ», федеральный проект «Искусственный интеллект». Узнаете, где уже применяется ИИ – от промышленности до сельского хозяйства.

Правовые, экономические, социальные и психологические аспекты
Поговорим о «регуляторных песочницах», новых бизнес‑моделях (цифровые платформы, сервисы), а также о страхах цифровизации. Отдельно разберём ментальные ловушки – например, почему мы боимся начинать новое или не замечаем собственных когнитивных искажений.

Этапы исследований с методами ИИ
От подготовки данных (форматы, пропуски, конструирование признаков) до выбора алгоритмов машинного обучения (обучение с учителем, без учителя, с подкреплением). Научитесь оценивать качество моделей с помощью метрик: точность, матрица неточностей, RMSE.

Компьютерное зрение и обработка естественного языка
Познакомитесь с задачами, которые сегодня решают нейросети: классификация изображений, обнаружение объектов, распознавание текста, анализ тональности отзывов. Выполните практическую работу – напишете простую программу компьютерного зрения или NLP на готовых примерах кода (Python).

Рекомендательные системы и поддержка принятия решений
Узнаете, как работают рекомендации товаров в интернет‑магазинах, коллаборативная и контентная фильтрация. Настроите собственную рекомендательную систему или систему поддержки решений – ещё один практический проект в ваше портфолио.

Чему вы научитесь?
После успешного освоения программы вы сможете:

Понимать теоретические основы ИИ и его место в цифровой экономике.

Анализировать прикладные задачи с точки зрения возможности применения машинного обучения.

Выполнять базовые этапы исследования данных: от подготовки до оценки модели.

Создавать простые приложения компьютерного зрения, обработки текстов или рекомендательных систем на Python (с использованием готовых шаблонов).

Участвовать в коллективных проектах по внедрению ИИ со стороны заказчика – формулировать задачу, контролировать результаты, оценивать эффективность.

Как проходит обучение?
Формат: полностью онлайн (синхронные лекции + консультации + самостоятельная работа в LMS ЧГУ).

Трудоёмкость: 36 академических часов, из них 16 часов – контактная работа с преподавателем, 20 часов – самостоятельная работа (не менее половины объёма – практика!).

Итоговая аттестация: зачёт в форме защиты итогового проекта. Вы выбираете одну из сквозных технологий (компьютерное зрение, NLP или рекомендательные системы), демонстрируете работающий код и объясняете, как этот подход можно применить в вашей профессиональной области.

Подробнее о программе