Практический курс полного цикла — от анализа данных до разработки AI-систем и их деплоя в продакшен. Для тех, кто хочет войти в профессию ML-инженера с нуля.
«AI-Driven ML Engineer» — практический курс полного цикла для тех, кто хочет войти в профессию ML-инженера с нуля и освоить инструменты, актуальные для индустрии прямо сейчас.
За 26 недель студенты последовательно проходят путь от анализа данных и статистики через классическое ML и нейронные сети до разработки AI-приложений, RAG-систем и деплоя в облако.
Особенность курса — AI-инструменты встроены в процесс обучения с первого дня: студенты учатся работать с ними как с частью профессиональной среды. По завершении выпускник владеет полным стеком ML-инженера и выходит на рынок с портфолио реальных проектов, включая защищённую итоговую работу.
Большинство курсов заканчиваются на обученной модели. Здесь студент доводит каждый проект до работающего API в облаке с CI/CD и мониторингом.
Вайбкодинг, GitHub Copilot, Claude и другие AI-ассистенты встроены с первых недель — студент сразу учится работать так, как работает индустрия сегодня.
Чатботы, векторные БД, агенты и RAG-архитектуры — темы, которых нет в большинстве классических ML-курсов, здесь занимают отдельный модуль.
Каждая неделя — домашнее задание, каждый модуль — тест и проект. Студент выходит с портфолио из 6+ реальных работ, а не просто с сертификатом.
Четыре недели на разработку собственной AI/ML-системы с защитой перед ментором — готовый материал для резюме и собеседований в IT-компании.
PyTorch, HuggingFace, LangChain, XGBoost, Docker, FastAPI, GitHub Actions — инструменты, которые реально запрашивают работодатели прямо сейчас.
Теория сразу закрепляется написанием кода в Jupyter совместно с преподавателем.
Мини-проект на реальном датасете, который студент решает самостоятельно. 22 ДЗ за курс.
Код-ревью ДЗ и персональная обратная связь от ментора между занятиями.
Каждый из 6 модулей завершается итоговым заданием и тестом на понимание теории.
Практика работы с AI-ассистентами (Copilot, Claude) как частью профессионального процесса.
4 недели самостоятельной разработки AI/ML-системы с публичной защитой перед группой.
Expert ML-исследователь в Freedom AI. PhD по математике. Декан факультета в AlmaU. Специализируется на прикладном машинном обучении и математических основах AI.
CTO в Freedom AI. PhD по Computer Science. Со-основатель Data Science Academy. Один из ведущих экспертов по AI в Казахстане, архитектор крупных промышленных AI-систем.
* Фотографии преподавателей будут добавлены
Студент самостоятельно выбирает задачу и строит полноценный продукт от данных до продакшена.
Выбор темы, данные, базовый EDA, утверждение плана с ментором
Feature engineering, обучение, эксперименты в MLflow
RAG или LLM интеграция, FastAPI + Docker, CI/CD в облако
Презентация, демо, код-ревью, обратная связь от ментора
Присоединяйся к курсу и за 26 недель освой полный стек ML-инженера — от первой строки кода до AI-системы в продакшене.
Записаться на курс