Արհեստական բանականություն

Սովորեք AI մոդելներ, Machine Learning և LLM-ների ինտեգրում

Python-ից մինչև LLM և RAG՝ գործնական նախագծերով։ Դասընթացը սովորեցնում է կառուցել, գնահատել և ինտեգրել AI մոդելներ իրական հավելվածներում։

Բոլոր դասընթացները
Machine Learning
Մոդելներ և ալգորիթմներ
Deep Learning
Նեյրոնային ցանցեր
LLM & RAG
AI ինտեգրում հավելվածներում

Տևողությունների տարբերակներ

Շաբաթական 2 օր, 2 ժամ տևողությամբ։ Ամեն ամիս 8 դաս։

Բազային 6 ամիս

Հիմնական գիտելիքներ և պրակտիկ հմտություններ

6 ամիս

96 ժամ

48 դաս

300 000֏ / ընդհանուր

50 000֏ / ամիս

Մասնագիտական 12 ամիս

Մասնագիտական խորացված պատրաստում և իրական նախագծեր

12 ամիս

192 ժամ

96 դաս

600 000֏ / ընդհանուր

50 000֏ / ամիս

Ակադեմիական 18 ամիս

Պրոֆեսիոնալ մակարդակ՝ աշխատանքային պորտֆոլիոյով

18 ամիս

288 ժամ

144 դաս

900 000֏ / ընդհանուր

50 000֏ / ամիս

Դասընթացի գրաֆիկ

Շաբաթական 2 օր · 2 ժամ · 8 դաս/ամիս

2
օր/շաբաթ
2
ժամ/օր
8
դաս/ամիս

Ծրագիր

Ուսումնական մոդուլներ և թեմաներ

Մոդուլ 1
Module 1: Python for Data

Ծրագրավորման հիմքը տվյալների վերլուծության համար։

  • Python syntax, տվյալների տեսակներ, ֆունկցիաներ
  • NumPy և վեկտորային հաշվարկներ
  • Pandas՝ DataFrame, filtering, grouping
  • Matplotlib և տվյալների վիզուալիզացիա
  • Data cleaning և preprocessing
  • ✅ Թեստ 1
Մոդուլ 2
Module 2: Machine Learning Foundations

Դասական ML ալգորիթմներ և մոդելի գնահատում։

  • Supervised vs Unsupervised Learning
  • Regression և Classification
  • Decision Trees, Random Forest, SVM
  • Clustering՝ K-Means, PCA
  • Model evaluation՝ accuracy, precision, recall, F1
  • Overfitting, cross-validation, hyperparameter tuning
  • ✅ Թեստ 2
Մոդուլ 3
Module 3: Deep Learning

Նեյրոնային ցանցեր՝ պատկերների և տեքստի համար։

  • Neural Networks՝ neurons, layers, activation
  • Backpropagation և optimizers
  • TensorFlow / Keras և PyTorch
  • CNN՝ Computer Vision
  • RNN, Transformers՝ NLP
  • Transfer learning և fine-tuning
  • ✅ Թեստ 3
Մոդուլ 4
Module 4: LLM & Prompt Engineering

Ժամանակակից լեզվական մոդելների գործնական կիրառում։

  • Ինչպես են աշխատում Large Language Models-ը
  • Prompt engineering տեխնիկաներ
  • OpenAI / Gemini API-ներ
  • Chatbot և AI ասիստենտների ստեղծում
  • Embeddings և semantic search
  • ✅ Թեստ 4
Մոդուլ 5
Module 5: AI Integration & Production

AI-ի ինտեգրում իրական պրոդուկտներում։

  • LangChain և agent-ներ
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Vector databases
  • FastAPI-ով AI ծառայության կառուցում
  • Docker և deployment
  • AI էթիկա, անվտանգություն և cost management
  • ✅ Ավարտական AI նախագիծ

Գործիքներ և տեխնոլոգիաներ

Python
Jupyter
NumPy
Pandas
Matplotlib
Scikit-learn
TensorFlow
Keras
PyTorch
Hugging Face
OpenAI API
LangChain
Vector DB (pgvector)
FastAPI
Docker

Յուրաքանչյուր մոդուլ ավարտվում է գործնական նախագծով և կոդի վերանայմամբ։

Ինչ կսովորես

  • Մշակել տվյալների վերլուծության Python pipeline-ներ
  • Կառուցել և գնահատել Machine Learning մոդելներ
  • Ինտեգրել LLM-ներ և RAG իրական հավելվածներում
  • Deploy անել AI ծառայություն պրոդակշն միջավայրում

Ով կարող է դիմել

  • Ծրագրավորման հիմնական գիտելիքներ ունեցողներ
  • Վերլուծաբաններ և հետազոտողներ
  • Ծրագրավորողներ, ովքեր ցանկանում են ավելացնել AI հմտություններ
  • Անձինք, ովքեր ցանկանում են օգտագործել AI-ն իրական նախագծերում

Կարիերա և ավարտական հավաստագիր

Ավարտելուց հետո կստանաս Global IT Academy-ի հավաստագիր և կարող կլինես դիմել հետևյալ պաշտոններին.

Junior ML Engineer
AI Integration Developer
Data Analyst
Prompt Engineer / AI Specialist

Սկսեք Ձեր IT կարիերան այսօր

Ընտրիր Արհեստական բանականություն դասընթացը և նախագրանցվիր խմբում տեղ պահելու համար։

Հետ դեպի գլխավոր
  • Դասընթացները երաշխավորված են ՀՀ ԿԳՄՍ նախարարության կողմից
  • Մինչև 100.000֏ կրթական ծախսի վերադարձ
  • Առաջին 30 նախագրանցվողների համար ամսական արժեքը՝ 35.000֏