+ 82 (10) 7526-9192

+ 82 (10) 7526-9192
close

Добро пожаловать в онлайн школу

VeraVla edu!

Переквалифицируйся в разработчика искусственного интеллекта и получи высокооплачиваемую работу

диплом icon

Мы обучаем с гарантией!

Первый месяц действует гарантия 100% возврата денег, если тебя не устроят наши курсы

7 причин почему именно мы?

about-icon

Ты станешь востребованным специалистом в области искусственн-ого интеллекта

about-icon

Будешь создавать свои модели искусственного интеллекта на языке программирования Python

about-icon

Сумеешь создавать программы, связанные с компьютерным зрением и нейронными сетями

about-icon

Мы обучаем только тому, что тебе ригодится во время работы!

about

Ты найдешь единомышлен-ников, с которыми сможешь создавать свои проекты

about-icon

Мы создаём сообщество профессионалов, таких же как и мы, жаждущих развивать и изменять этот мир к лучшему с помощью IT технологий

about-icon

После успешного завершения курса, мы поможем тебе трудоустроиться в Южнокорейские IT компании!

Искусственный интеллект - это круто?

На данный момент только в Южной Корее ищут 10,000 специалистов в области AI!
Младшие разработчики искусственного интеллекта без опыта работы могут получать в Южной Корее 60,000,000 вон (51,000$) в год. Специалист со средним стажем работы может получать уже около 100,000,000 вон (85,000$) в год.
В США уровень зарплат ещё выше! Младший специалист без опыта работы получает в среднем 93,000$ в год. А инженер со средним стажем работы получает уже больше 140,000$ в год!
А самое вкусное то, что твоя зарплата будет расти вместе с твоими навыками. Стаж не так важен.

Важно понимать что

training-photo
Искусственный интеллект - это не одна дисциплина, как думают многие, а совокупность различных между собой направлений.
training-photo
Подготовка реально хороших специалистов требует времени, краткосрочные курсы эффекта не дают.
training-photo
Большинство менторов никогда не работали над реальными проектами. Они изучали все по видеоурокам и книжкам, и преподают без практики, что очень печально.
training-photo
На многих курсах преподают готовые/идеальные кейсы без всяких сложностей, поэтому студенты после таких курсов не могут решать реальные задачи на работе.

Почему именно наш курс? Все просто!

  • Объясняем сложные вещи простым и доходчивым языком.
  • Обучаем не просто языку программирования, или одной какой-то дисциплине, мы обучаем полностью всей специальности.
  • Ознакомляем с содержанием урока только в режиме реального времени. Ты сможешь сразу задать вопрос и тут же получить ответы. Мы всегда будем рядом.
  • Обучение ведет ведущий и действующий специалист в области искусственного интеллекта в Южной Корее.
  • Обучение проходит в группе по 15 человек, которая внутри делится на 3 команды, и каждая команда выполняет собственный проект. Таким образом, студенты смогут прочувствовать тонкости командной разработки, и уже на этапе обучения окунуться в рабочую атмосферу AI специалиста.

Что я узнаю из этих курсов?

Полностью весь курс состоит из 3 частей

AI - Junior Level.

Продолжительность 1 год

arrow

  1. Введение.

    В этой секции, мы познакомимся с историей человека, который переквалифицировался в специалиста по искусственному интеллекту и отвечаем на вопрос: "Стоит ли это того, чтобы потратить 2 года на изучение искусственного интеллекта?" Также, мы разберём уроки, усвоенные специалистами, прошедших путь от младших до главных специалистов.

  2. Введение в программирование.

    Эта секция начинается с объяснения понятий проблемы, сути и целей искусственного интеллекта. Ты узнаешь в чем разница между данными и информацией. А также что такое качество информации. Мы разберём, что такое алгоритмы, компьютерные программы и язык программирования Python, и начнём работать в интегрированной среде разработки для языка Python. Далее мы поймем суть переменных их свойства и типы. Именно с этой секции ты начнёшь писать свои первые программные коды на языке программирования Python. Мы изучим все аспекты этого удивительного языка. Далее мы разберём такие библиотеки как Numpy, Pandas и Matplotlib. В этой секции ты познакомишься со средой разработки Jupyter Notebook.

  3. Введение в искусственный интеллект.

    Эта секция начинается с объяснения понятий проблемы, сути и целей искусственного интеллекта. Ты узнаешь в чем разница между данными и информацией. А также что такое качество информации. Мы разберём, что такое алгоритмы, компьютерные программы и язык программирования Python, и начнём работать в интегрированной среде разработки для языка Python. Далее мы поймем суть переменных их свойства и типы. Именно с этой секции ты начнёшь писать свои первые программные коды на языке программирования Python. Мы изучим все аспекты этого удивительного языка. Далее мы разберём такие библиотеки как Numpy, Pandas и Matplotlib. В этой секции ты познакомишься со средой разработки Jupyter Notebook.

  4. Алгоритм machine learning.

    В этих секциях, мы подробно разберём работу алгоритмов machine learning. И ты создашь очень простую, но уже свою модель искусственного интеллекта. Также ты научишься оценивать точность моделей. В этой секции мы подробно начнём разбирать одну из библиотек искусственного интеллекта scikit learn. Здесь же мы разберём другую среду разработки, которая называется spyder.

  5. Процесс разработки модели искусственного интеллекта и инженерия данных.

    Здесь мы подробно обсудим весь процесс разработки модели искусственного интеллекта. Также мы начнём изучение анализа данных и их обработки для обучения искусственного интеллекта. В этой секции я научу тебя практическим примерам анализа и обработки данных от А до Я.

  6. Отбор фичей.

    В этой секции из всех данных, что у нас есть, мы научимся отбирать только те, что нам нужны для обучения искусственного интеллекта.

  7. Чек лист почти для всех проектов искусственного интеллекта.

    В этой секции я дам чек лист действий для построения end-to-end проектов искусственного интеллекта.

  8. Практические занятия.

    На практических занятиях мы научим наши модели искусственного интеллекта следующим вещам: предсказывать нажатие на рекламу пользователем в фейсбуке; определять рак груди; предсказывать ухода в отставку клиентов банка; определять наличие кифоза у детей; определять положительные и отрицательные отзывы yelp; определять положительные и отрицательные отзывы на амазоне; определять спам письма; предсказывать наличие болезней сердца у пациентов; определять износ деталей на токарном станке.

  9. Deep learning: искусственные нейронные сети.

    В этой секции ты узнаешь, что такое deep learning и как это работает, также ты поймешь, что такое нейроны и как нейроные сети обучаются. Мы детально разберём все процессы, связанные с нейронными сетями. Ты также познакомишься с библиотекой keras, фреймворком tensorflow и средой разработки google colab.

  10. Deep learning: конволюционные нейронные сети.

    Эта секция посвящена конволюционным нейронным сетям, которые применяются в компьютерном зрении. Мы детально разберём как искусственный интеллект распознает те или иные вещи, например, машины или яблоки.

  11. Практические занятия.

    На этих занятиях ты разработаешь свои нейронные сети, которые смогут: предсказывать цены автомобилей; предсказывать выходную мощность электростанций (кейс виртуальных сенсоров); предсказывать поломки насоса на основе данных из сенсоров насоса; распознавать рукописные цифры, распознавать элементы одежды, распознавать различные объекты; распознавать повреждённые автомобили; распознавать уличные дорожные знаки для беспилотных автомобилей.

AI - Middle Level.

Продолжительность 1.5 года

arrow

  1. Введение.

    В этой секции, мы познакомимся с историей человека, который переквалифицировался в специалиста по искусственному интеллекту и отвечаем на вопрос: "Стоит ли это того, чтобы потратить 2 года на изучение искусственного интеллекта?" Также, мы разберём уроки, усвоенные специалистами, прошедших путь от младших до главных специалистов.

  2. Введение в программирование.

    Эта секция начинается с объяснения понятий проблемы, сути и целей искусственного интеллекта. Ты узнаешь в чем разница между данными и информацией. А также что такое качество информации. Мы разберём, что такое алгоритмы, компьютерные программы и язык программирования Python, и начнём работать в интегрированной среде разработки для языка Python. Далее мы поймем суть переменных их свойства и типы. Именно с этой секции ты начнёшь писать свои первые программные коды на языке программирования Python. Мы изучим все аспекты этого удивительного языка. Далее мы разберём такие библиотеки как Numpy, Pandas и Matplotlib. В этой секции ты познакомишься со средой разработки Jupyter Notebook.

  3. Введение в искусственный интеллект.

    Эта секция начинается с объяснения понятий проблемы, сути и целей искусственного интеллекта. Ты узнаешь в чем разница между данными и информацией. А также что такое качество информации. Мы разберём, что такое алгоритмы, компьютерные программы и язык программирования Python, и начнём работать в интегрированной среде разработки для языка Python. Далее мы поймем суть переменных их свойства и типы. Именно с этой секции ты начнёшь писать свои первые программные коды на языке программирования Python. Мы изучим все аспекты этого удивительного языка. Далее мы разберём такие библиотеки как Numpy, Pandas и Matplotlib. В этой секции ты познакомишься со средой разработки Jupyter Notebook.

  4. Алгоритм machine learning.

    В этих секциях, мы подробно разберём работу алгоритмов machine learning. И ты создашь очень простую, но уже свою модель искусственного интеллекта. Также ты научишься оценивать точность моделей. В этой секции мы подробно начнём разбирать одну из библиотек искусственного интеллекта scikit learn. Здесь же мы разберём другую среду разработки, которая называется spyder.

  5. Процесс разработки модели искусственного интеллекта и инженерия данных.

    Здесь мы подробно обсудим весь процесс разработки модели искусственного интеллекта. Также мы начнём изучение анализа данных и их обработки для обучения искусственного интеллекта. В этой секции я научу тебя практическим примерам анализа и обработки данных от А до Я.

  6. Отбор фичей.

    В этой секции из всех данных, что у нас есть, мы научимся отбирать только те, что нам нужны для обучения искусственного интеллекта.

  7. Чек лист почти для всех проектов искусственного интеллекта.

    В этой секции я дам чек лист действий для построения end-to-end проектов искусственного интеллекта.

  8. Практические занятия.

    На практических занятиях мы научим наши модели искусственного интеллекта следующим вещам: предсказывать нажатие на рекламу пользователем в фейсбуке; определять рак груди; предсказывать ухода в отставку клиентов банка; определять наличие кифоза у детей; определять положительные и отрицательные отзывы yelp; определять положительные и отрицательные отзывы на амазоне; определять спам письма; предсказывать наличие болезней сердца у пациентов; определять износ деталей на токарном станке.

  9. Deep learning: искусственные нейронные сети.

    В этой секции ты узнаешь, что такое deep learning и как это работает, также ты поймешь, что такое нейроны и как нейроные сети обучаются. Мы детально разберём все процессы, связанные с нейронными сетями. Ты также познакомишься с библиотекой keras, фреймворком tensorflow и средой разработки google colab.

  10. Deep learning: конволюционные нейронные сети.

    Эта секция посвящена конволюционным нейронным сетям, которые применяются в компьютерном зрении. Мы детально разберём как искусственный интеллект распознает те или иные вещи, например, машины или яблоки.

  11. Практические занятия.

    На этих занятиях ты разработаешь свои нейронные сети, которые смогут: предсказывать цены автомобилей; предсказывать выходную мощность электростанций (кейс виртуальных сенсоров); предсказывать поломки насоса на основе данных из сенсоров насоса; распознавать рукописные цифры, распознавать элементы одежды, распознавать различные объекты; распознавать повреждённые автомобили; распознавать уличные дорожные знаки для беспилотных автомобилей.

AI - Senior Level.

Продолжительность 2 года

arrow

  1. Введение.

    В этой секции, мы познакомимся с историей человека, который переквалифицировался в специалиста по искусственному интеллекту и отвечаем на вопрос: "Стоит ли это того, чтобы потратить 2 года на изучение искусственного интеллекта?" Также, мы разберём уроки, усвоенные специалистами, прошедших путь от младших до главных специалистов.

  2. Введение в программирование.

    Эта секция начинается с объяснения понятий проблемы, сути и целей искусственного интеллекта. Ты узнаешь в чем разница между данными и информацией. А также что такое качество информации. Мы разберём, что такое алгоритмы, компьютерные программы и язык программирования Python, и начнём работать в интегрированной среде разработки для языка Python. Далее мы поймем суть переменных их свойства и типы. Именно с этой секции ты начнёшь писать свои первые программные коды на языке программирования Python. Мы изучим все аспекты этого удивительного языка. Далее мы разберём такие библиотеки как Numpy, Pandas и Matplotlib. В этой секции ты познакомишься со средой разработки Jupyter Notebook.

  3. Введение в искусственный интеллект.

    Эта секция начинается с объяснения понятий проблемы, сути и целей искусственного интеллекта. Ты узнаешь в чем разница между данными и информацией. А также что такое качество информации. Мы разберём, что такое алгоритмы, компьютерные программы и язык программирования Python, и начнём работать в интегрированной среде разработки для языка Python. Далее мы поймем суть переменных их свойства и типы. Именно с этой секции ты начнёшь писать свои первые программные коды на языке программирования Python. Мы изучим все аспекты этого удивительного языка. Далее мы разберём такие библиотеки как Numpy, Pandas и Matplotlib. В этой секции ты познакомишься со средой разработки Jupyter Notebook.

  4. Алгоритм machine learning.

    В этих секциях, мы подробно разберём работу алгоритмов machine learning. И ты создашь очень простую, но уже свою модель искусственного интеллекта. Также ты научишься оценивать точность моделей. В этой секции мы подробно начнём разбирать одну из библиотек искусственного интеллекта scikit learn. Здесь же мы разберём другую среду разработки, которая называется spyder.

  5. Процесс разработки модели искусственного интеллекта и инженерия данных.

    Здесь мы подробно обсудим весь процесс разработки модели искусственного интеллекта. Также мы начнём изучение анализа данных и их обработки для обучения искусственного интеллекта. В этой секции я научу тебя практическим примерам анализа и обработки данных от А до Я.

  6. Отбор фичей.

    В этой секции из всех данных, что у нас есть, мы научимся отбирать только те, что нам нужны для обучения искусственного интеллекта.

  7. Чек лист почти для всех проектов искусственного интеллекта.

    В этой секции я дам чек лист действий для построения end-to-end проектов искусственного интеллекта.

  8. Практические занятия.

    На практических занятиях мы научим наши модели искусственного интеллекта следующим вещам: предсказывать нажатие на рекламу пользователем в фейсбуке; определять рак груди; предсказывать ухода в отставку клиентов банка; определять наличие кифоза у детей; определять положительные и отрицательные отзывы yelp; определять положительные и отрицательные отзывы на амазоне; определять спам письма; предсказывать наличие болезней сердца у пациентов; определять износ деталей на токарном станке.

  9. Deep learning: искусственные нейронные сети.

    В этой секции ты узнаешь, что такое deep learning и как это работает, также ты поймешь, что такое нейроны и как нейроные сети обучаются. Мы детально разберём все процессы, связанные с нейронными сетями. Ты также познакомишься с библиотекой keras, фреймворком tensorflow и средой разработки google colab.

  10. Deep learning: конволюционные нейронные сети.

    Эта секция посвящена конволюционным нейронным сетям, которые применяются в компьютерном зрении. Мы детально разберём как искусственный интеллект распознает те или иные вещи, например, машины или яблоки.

  11. Практические занятия.

    На этих занятиях ты разработаешь свои нейронные сети, которые смогут: предсказывать цены автомобилей; предсказывать выходную мощность электростанций (кейс виртуальных сенсоров); предсказывать поломки насоса на основе данных из сенсоров насоса; распознавать рукописные цифры, распознавать элементы одежды, распознавать различные объекты; распознавать повреждённые автомобили; распознавать уличные дорожные знаки для беспилотных автомобилей.

Автор курса

Основателем курса является Владимир Ким, действующий и ведущий специалист в области искусственного интеллекта в Южной Корее, который разрабатывал системы искусственного интеллекта для компаний Samsung SDS, LG science park и LG digital park.

На данный момент, Владимир занимается разработкой виртуальных сенсоров на основе нейронных сетей.

Является одним из авторов диссертации об обработке больших данных для Южнокорейского института по развитию Интернета.

Действующий член ассоциации разработчиков программного обеспечения в Южной Корее.

Активно участвует в R&D проектах по внедрению искусственного интеллекта для государственных предприятий Южной Кореи.

Владимир Ким

Ведущий специалист

Объявления школы

искусственный интеллект

25 мая 2022 года

Заголовок объявления из нескольких слов

Искусственный интеллект - это не одна дисциплина, как думают многие, а совокупность различных между собой направлений.

Подробнее
искусственный интеллект

25 мая 2022 года

Заголовок объявления из нескольких слов

Искусственный интеллект - это не одна дисциплина, как думают многие, а совокупность различных между собой направлений.

Подробнее
искусственный интеллект

25 мая 2022 года

Заголовок объявления из нескольких слов

Искусственный интеллект - это не одна дисциплина, как думают многие, а совокупность различных между собой направлений.

Подробнее
искусственный интеллект

25 мая 2022 года

Заголовок объявления из нескольких слов

Искусственный интеллект - это не одна дисциплина, как думают многие, а совокупность различных между собой направлений.

Подробнее
искусственный интеллект

25 мая 2022 года

Заголовок объявления из нескольких слов

Искусственный интеллект - это не одна дисциплина, как думают многие, а совокупность различных между собой направлений.

Подробнее
искусственный интеллект

25 мая 2022 года

Заголовок объявления из нескольких слов

Искусственный интеллект - это не одна дисциплина, как думают многие, а совокупность различных между собой направлений.

Подробнее

Вакансии

Вакансии

Требуется администратор

  • Опыт работы

    ..............................................

    от 1 года

  • Образование

    ............................................

    Высшее

  • Возраст

    ..........................................................

    21-35лет

Подробнее
Вакансии

Требуется администратор

  • Опыт работы

    ..............................................

    от 1 года

  • Образование

    ............................................

    Высшее

  • Возраст

    ..........................................................

    21-35лет

Подробнее
Вакансии

Требуется администратор

  • Опыт работы

    ..............................................

    от 1 года

  • Образование

    ............................................

    Высшее

  • Возраст

    ..........................................................

    21-35лет

Подробнее
Вакансии

Требуется администратор

  • Опыт работы

    ..............................................

    от 1 года

  • Образование

    ............................................

    Высшее

  • Возраст

    ..........................................................

    21-35лет

Подробнее
Вакансии

Требуется администратор

  • Опыт работы

    ..............................................

    от 1 года

  • Образование

    ............................................

    Высшее

  • Возраст

    ..........................................................

    21-35лет

Подробнее
Вакансии

Требуется администратор

  • Опыт работы

    ..............................................

    от 1 года

  • Образование

    ............................................

    Высшее

  • Возраст

    ..........................................................

    21-35лет

Подробнее

Выберите удобный способ связи с нами

facebook
Facebook messenger
whatsapp
WhatsApp
talk
Kakao talk
email
По E-mail
phone
По номеру телефона
close

Запрос успешно отправлен!

Подняться вверх

arrow-up