Основы ИИ: с нуля до грамотного промптинга

Курс рассказывает, чем отличаются машинное обучение, нейронные сети и Big Data, изучите основные типы задач (классификация, регрессия, кластеризация, поиск аномалий, компьютерное зрение и др.), учит оценивать качество моделей и понимать, когда использовать классические методы ML, а когда — нейросети. В практической части — разбор реальных кейсов внедрения ИИ и обучение простой модели поиска дефектов. Вы оцените, какие процессы уже дают измеримый результат, и увидите метрики для отслеживания прогресса — скорость доставки задач, доля автономных операций, влияние на бизнес-показатели.