ML Design: Основы проектирования систем машинного обучения

Подготовьтесь к тому, чтобы выделять 4−6 часов в неделю. Это оптимальный график, чтобы уверенно осваивать новые навыки и не перегружаться

Этот курс не фокусируется на теме собеседований в машинном обучении, но он даст необходимые знания для успешного старта и развития в сфере машинного обучения. Вы будете знать многое, о чем спрашивают на собеседованиях

Мы пониманием, что многие студенты работают, поэтому адаптировали под вас график обучения. Онлайн-встречи проходят только по выходным

Да, школа работает на основании государственной лицензии, что дает вам право на налоговый вычет за обучение.

Да, как налоговый резидент РФ вы можете вернуть до 13% стоимости обучения. Мы предоставим все необходимые документы.

Да, вы можете оплатить курс единовременно или оформить беспроцентную рассрочку на срок до 24 месяцев. Также обучение может оплатить ваш работодатель.

Да, в течение первых двух недель после начала обучения можно вернуть полную стоимость. Позже — за вычетом стоимости пройденных уроков.

Обучение длится 13 недель и включает видеоуроки, интерактивные онлайн-встречи с преподавателем 2 раза в неделю (по выходным), а также практическую работу над созданием дизайн-документа.

Курс рассчитан на начинающих специалистов в ML, а также на опытных инженеров. Наличие базового понимания принципов машинного обучения и опыта работы с данными будет большим преимуществом.

Дизайн-документ — это ключевой артефакт в проектировании систем машинного обучения, описывающий архитектуру, решения и план реализации. На курсе вы с нуля создадите и представите собственный дизайн-документ для реального сценария.

Вы освоите полный цикл работы над ML-системой: от постановки задачи и выбора baseline (эталонных моделей) до проектирования пайплайнов (конвейеров) данных, интеграции, мониторинга и поддержки работающего решения.

Владение навыками Ml System Design — ключевой навык для перехода на позиции старшего инженера машинного обучения (Senior ML-инженера), архитектора или руководителя. Курс структурирует ваш опыт и дает системный подход к решению сложных задач.

Вы сможете претендовать на роли, требующие глубокого понимания жизненного цикла ML-продуктов (продуктов на основе машинного обучения): средний (middle) или старший (senior) инженер машинного обучения, архитектор ML-систем или специалист по MLOps (инженер, отвечающий за автоматизацию, внедрение и сопровождение моделей машинного обучения)

Курс фокусируется на углублении профессиональных технических навыков (hard skills). Карьерные перспективы значительно повышаются за счет сильного портфолио (дизайн-документ) и экспертизы, востребованной у ведущих работодателей.

Это дисциплина, которая превращает алгоритм в надежную, масштабируемую и приносящую пользу бизнесу систему. Она охватывает все этапы — от данных и обучения до интеграции, мониторинга и поддержки, что критически важно для успеха любого ИИ-продукта.

Ключевые этапы: постановка задачи и выбор baseline (эталонной модели), проектирование пайплайна (конвейера обработки) данных и генерация признаков, создание тренировочного пайплайна, интеграция и дизайн программного интерфейса (API-дизайн), настройка мониторинга, а также анализ ошибок и поддержка системы.

Классическое машинное обучение (ML) фокусируется на построении и улучшении моделей. System Design (проектирование систем) — на создании инфраструктуры, которая обеспечивает их стабильную работу, масштабируемость, обновляемость и интеграцию в продукты в долгосрочной перспективе.

Эти навыки необходимы опытным ML-инженерам для роста, руководителям технических команд для принятия архитектурных решений, а также начинающим специалистам, чтобы с самого начала заложить фундамент для создания качественных и устойчивых ML систем.

Определение baseline (базового уровня производительности) — это отправная точка в любом ML-проекте. Оно помогает реалистично оценивать прогресс, обосновывать сложность решений и измерять реальную добавленную стоимость новой ML системы.