Анализ данных и искусственный интеллект: кросс-отраслевые решения
146 ак. часов
Форма занятий – дистанционная
Программа состоит из четырех модулей, три из которых базовый и один вариативный
Базовые модули, предназначенные для всех слушателей:

1. Основы Python
   Предоставляет фундаментальные знания по синтаксису и основным концепциям языка программирования Python. В ходе обучения изучаются базовые объектные типы, функции, модули, виртуальные окружения и работа с данными. Программа курса направлена на формирование практических навыков написания, оформления и анализа простых программ.
2. Основы объектно-ориентированного программирования (ООП)
   Модуль посвящён изучению парадигмы объектно-ориентированного программирования на языке Python. Слушатели освоят три основных принципа ООП — инкапсуляцию, наследование и полиморфизм — на практике. Завершает модуль знакомство с модулем unittest для написания функциональных тестов созданных классов.
3. Основы анализа данных
   Модуль знакомит с основами анализа данных на Python с использованием ключевых библиотек. Слушатели научатся выполнять операции над векторами и матрицами в NumPy, а также работать с табличными данными в pandas. В программу входит сбор, подготовка и комплексный анализ данных с помощью средств языка Python.

Вариативные модули:

1. Компьютерное зрение в промышленном производстве
   Данная программа предоставляет комплексное погружение в области компьютерного зрения и машинного обучения. Слушатели освоят предобработку изображений с помощью OpenCV, реализацию моделей классификации и сегментации на Keras, а также работу с архитектурами U-Net и YOLO. Практическая часть включает реальные кейсы от компании "Северсталь" по классификации и сегментации дефектов, а также детекции нарушений безопасности.
2. Искусственный интеллект и анализ данных в урбанистке
   Данный модуль посвящён применению современных методов анализа данных и машинного обучения в урбанистике. Слушатели освоят геопространственный анализ и визуализацию, методы кластеризации, регрессии и классификации для решения городских задач. Завершает программу блок по использованию нейросетевых моделей, включая компьютерное зрение и генеративные сети, для комплексного анализа городской среды.

Выбор образовательной траектории в вариативной части доступен после прохождения базовых модулей программы.