Сертифікатна програма "Машинне навчання: від моделей до AI-агентів"

МАШИННЕ НАВЧАННЯ: ВІД ДАНИХ ДО ПРОДАКШЕНУ

Чотири дисципліни за один семестр: моделі, хмара, MLOps та AI-агенти.

Навчити модель у ноутбуці вміє багато хто. Значно менше фахівців здатні витиснути результат із вибірки на двісті рядків, підняти навчання на GPU-кластері в хмарі, провести модель через CI/CD до продакшену, помітити дрейф даних через три тижні після релізу — і побудувати поверх усього цього агента, який виконує задачу без покрокових інструкцій людини. Саме цих людей сьогодні шукають наймачі.

Життєвий цикл ML-рішення: шість рівнів компетенції

Рівень даних: Аналіз пропусків і аномалій, класовий дисбаланс, відбір ознак, аугментація, синтетичні вибірки через GAN і VAE — коли даних мало, виграє той, хто вміє з ними працювати

Рівень моделі: Класичні алгоритми, ансамблювання, регуляризація, нейронні мережі, передавальне навчання, архітектури Колмогорова–Арнольда — від бейзлайну до нестандартного рішення

Рівень обчислень: CPU, GPU, TPU, розподілене навчання, Apache Spark, об’єктні сховища й озера даних — коли задача переростає одну машину

Рівень інженерії: Версіонування даних і моделей, відстеження експериментів, контейнеризація, оркестрація, автоматизовані конвеєри — щоб результат відтворювався, а не «працював учора»

Рівень експлуатації: Обслуговування моделей через API, метрики якості, виявлення дрейфу, A/B-тестування, відкати й автоматичне перенавчання — модель живе далі після деплою

Рівень автономії: Великі мовні моделі, інженерія промптів, RAG із векторними базами, багатоагентні системи, мультимодальність, контроль ризиків — агент, що планує й діє сам

Підсумок: ти проходиш увесь маршрут — від сирого CSV до агента в продакшені — і розумієш, чому рішення на кожному рівні впливає на всі наступні.