Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, когнитивная и предиктивная аналитика - как отличить одну технологию от другой и разобраться в специфике их применения.

В рамках курса вы сможете погрузиться в мир технологий предназначенных для анализа данных, познакомитесь с проектами и разработками, которые имеют большой потенциал развития и распространения.

Представители международных корпораций, занимающихся анализом данных на протяжении многих лет расскажут о том, как сэкономить и заработать на грамотном использовании данных и технологии машинного обучения.

Машинное обучение в реальном бизнесе:

Области применения технологий машинного обучения довольно широки - уже сейчас самообучающиеся алгоритмы помогают определять ценность и качество данных, сортировать их по определенному признаку, подбирать наиболее релевантный контент при поиске информации, существенно оптимизировать маршрутизацию и маркировку запросов клиентов. 

Многие компании на сегодняшних день активно используют и инвестируют в развитие технологий машинного обучения, и не потому, что это модно, а потому, что это действительно приносит прибыль.

Что вы узнаете? 

1. Как отличить machine learning от deep learning и AI, в чем специфика технологий предиктивной аналитики
2. В чем секрет столь высокого интереса к технологиям машинного обучения
3. Как машинное обучение применяется в России уже сейчас и каковы перспективы его дальнейшего развития
4. Каковы основные стратегии управления проектом по машинному обучению
5. Какие требования предъявляются к данным и как обеспечить их качество

Чему вы научитесь? 

Определять сферы применения машинного обучения в собственном бизнесе

Планировать стратегии управления проектами в области машинного обучения - от наладки до эксплуатации самообучающихся алгоритмов

Приоритизировать задачи в проекте по машинному обучению, избегать наиболее распространенных ошибок 

Для кого этот курс? 

1. Руководителей аналитических департаментов банков - познакомиться с примерами интеграции технологии и почерпнуть свежие идеи
2. Технологических компаний интеграторов - узнать на какие технологические решения есть спрос на рынке
3. Инноваторов из различных отраслей - найти применение уже имеющимся в компании данным
4. Основателей стартапов в сфере маркетинга, продаж, финансовых технологий
5. Руководителей ИТ департаментов имеющих дело с обработкой и анализом данных 

Бонус 

Познакомитесь с кейсами IBM, узнаете о последних разработках компании в области ML/DL, а также узнаете немного больше о технологиях визуальных вычислений крупнейшей компании NVIDIA и продуктами компании VisionLabs, имеющей официальный статус резидента инновационного центра Сколково и специализирующейся на создании программных решений и сервисов на базе технологий компьютерного зрения и машинного обучения.