А как давно вы задумывались о том, что пора научиться самому создавать прототип с алгоритмом машинного обучения и реализовать свою идею стартапа?
Приглашаем всех на бесплатный пробный воркшоп курса по прототипированию с машинным обучением на примере построения системы рекомендаций. Программа:
19.00 — 21.30 по Москве
Демо курса.
Пошаговый план разработки прототипа с машинными обучением:
Какие алгоритмы существуют, какие есть тренды в машинном обучении? Реализуема ли ваша идея технически?
Нужна ли она людям? Принесет ли она стабильную выручку?
Будет ли она интересна инвесторам?
Если идея прототипа потенциально стоит того, чтобы ее разработать, то вы получите пошаговый план реализации, конкретные инструменты для релиза продукта, и привлечете первых пользователей.
На воркшопе вы разберете подробно пример создания прототипа с рекомендательной системой.
Спикеры:
Регистрируйтесь по кнопке слева
А также специальное предложение для посетителей вебинара — скидка 10 тр. по промокоду Timepad:
Курс — это ML-инкубатор для всех, кто не боится руками написать код и воспроизвести в мир проект, а потом собрать в него живых пользователей. Почему стоит записаться на курс:
А как давно вы задумывались о том, что пора научиться самому создавать прототип с алгоритмом машинного обучения и реализовать свою идею стартапа?
Мы приглашаем вас на курс-интенсивдля всех, кто не боится руками написать код и воспроизвести в мир проект, а потом собрать в него живых пользователей.
Почему стоит записаться на курс:
1. Вы сможете самостоятельно разработать прототип с машинным обучением за время курса. Мы вам поможем:
Вы получите живую интенсивную обратную связь от профессионалов в сфере ИИ и технологических продуктов и кураторов, которой нет ни на каком другим курсе по ML/AI, поскольку мы делаем курс для себя — для того, чтобы делиться нашим опытом в правильном для этого формате
Вы будете погружены в общение с единомышленниками и нетворкинг, завтраки, митапы в течение всего курса
Курс полностью ориентирован на завершение своего прототипа или создание своего ML-портфолио
2. В этом году наш крутой преподавательский состав стал еще сильней. Мы преподавали во ВШЭ, МФТИ, YDATA (израильском ШАДе).
Ключевые преподаватели:
Давид Дале — преподаватель машинного обучения и прототипирования (NLP-исследователь в Skoltech, ex-Data Scientist в Yandex, ex-Data Scientist в Alfabank, окончил Факультет компьютерных наук ВШЭ, ШАД)
Алёна Трескова — преподаватель анализа данных (Старший аналитик в Ozon, Ex-Data Scientist М.Видео-Эльдорадо, Ex-Data Scientist Tele2, Окончила мехмат МГУ)
Айра Монгуш — преподаватель управления продуктом и запуском (предприниматель, в прошлом Product Owner Mail.Ru Group, руководитель ИИ-лабораторией aitarget.com, окончила мехмат МГУ).
Роман Григоров, преподаватель интенсива по питону (разработчик Python, в прошлом 20 лет опыта разработки в Parallels).
и другие сильные профи в среде машинного обучения и анализа данных.
3. Почему нам можно доверять?
Наши выпускники впервые внедрили машинное обучение и сделали очень крутые выпускные проекты — в основном в рамках продуктов компаний, где они работали, а кто-то получил промоушн до руководителя аналитики. Примеры продуктов, которые создали наши ученики:
технология поиска в видео через речевые технологии и NLP-алгоритмы
автоматический подбор размера промокода для увеличения LTV клиента
поиск потерявшихся питомцев через распознавание картинок и видео
новый эффективный OCR алгоритм
нейросеть для создания новых рецептов
Наши курсы стабильно покупают сотрудники Google. Мы обучили владельцев бизнесов и руководителей Газпрома, Dentsu, SkyEng, Росбанка и других компаний.
4. Будет много практики и работа над продуктом, много нетворкинга и ламповая атмосфера — мы хотим взять 1-2 группы до 30 человек.
Приходите учиться у нас, если у вас давно назревала идея создать свой ML-проект и есть время на работу руками. А мы всему обучим. Старт совсем скоро.
Чат для обсуждения ML и вебинара: https://t.me/chat_mathshubedu_ru
Для связи — t.me/terrainco
Если вы хотите вернуть билеты, вы можете сделать это по ссылке из письма с билетами или оформить запрос организатору в вашем  личном кабинете.