⚡ Та самая специализация с Coursera. Теперь – в новой версии

С 2016 по 2022 специализация «Машинное обучение и анализ данных» на Coursera была входным билетом в профессию – через неё прошли больше 200.000 человек. Виктор Кантор с командой MLinside перевыпустил её заново, уже как «Искусственный интеллект и анализ данных» – с обновлённой программой и по цене четырёхлетней давности

ML обычно учат кусками: линейные модели подтянул на работе, про трансформеры прочитал статью, про агентов посмотрел ролик. Пока задачи типовые, это не мешает. Ломается на собесе и при переходе из аналитики в ML – там спрашивают системно

Здесь вместо разрозненных кусков последовательная база – 226 уроков и 47 часов контента Что внутри: • Математика и Python – алгоритмы и структуры данных, матанализ, линал, теорвер • Classic ML – линейные модели и SVM, бустинг, кластеризация, метрики и валидация, PyTorch • Deep Learning – backprop, CNN, RNN и LSTM, трансформеры и Attention, введение в RLHF • LLM и AI-агенты – инференс и квантование, vLLM и TensorRT, RAG, архитектуры агентов, MCP • A/B-тестирование – дизайн экспериментов, статкритерии, бутстрэп, CUPED, кейсы из индустрии

В разработке ещё два модуля: Production ML и ML System Design

Ведут действующие практики – директора по данным и руководители AI-направлений из МТС, Яндекса, Сбера. Большая часть команды преподаёт в МФТИ, ИТМО и НИУ ВШЭ

Доступ ко всем модулям открывается сразу, без потоков и дедлайнов – можно идти по порядку, а можно добрать только то, чего не хватает. Подписка – 5000₽ в месяц, на 3 и 6 месяцев дешевле, студентам вузов бесплатно – как это было на Coursera

Материал тяжёлый, на уровне сильных техвузов. Backprop в матричной форме, encoder-decoder и decoder-only архитектуры, ограничения статкритериев

🔥 Полная программа и варианты подписки – на сайте специализации