Освоите базовые концепции программирования, научитесь писать простые программы и понимать логику кода. Изучите основы работы с Git и сможете эффективно управлять кодом в командной разработке.

Поймете основные принципы работы баз данных, научитесь создавать простые запросы и работать с реляционными данными. Получите фундамент для дальнейшего изучения SQL и работы с более сложными системами управления данными.

Освежите базовые знания по математике и повторите основные понятия информатики: алгоритмы и структуры данных. Это создаст основу для понимания более сложных тем – машинного обучения и анализа данных.

Освоите ключевые математические дисциплины, необходимые для анализа данных и машинного обучения: теорию вероятностей, статистику и линейную алгебру. Сможете понимать и применять математические методы в разработке нейросетей.

Научитесь проводить базовый анализ данных в Excel, освоите базовый синтаксис Python. Получите навыки для работы с данными и написания простых программ.

Углубитесь в изучение Python, изучит более сложные концепции, такие как функции и классы, а также научится использовать Python для анализа данных с помощью библиотек Pandas и NumPy. Это позволит ему эффективно работать с данными и готовить их для машинного обучения.

Познакомитесь с основными концепциями искусственного интеллекта и освоите базовые алгоритмы машинного обучения: регрессию, классификацию и кластеризацию. Будете четко понимать, как работают современные AI-системы.

Изучите компьютерное зрение и архитектуры нейросетей. Научитесь применять сверточные и рекуррентные сети для решения задач, чтобы разрабатывать сложные модели машинного обучения.

Познакомитесь с концепциями больших данных, научитесь собирать и размечать данные для обучения моделей. Поймете, как работать с большими объемами информации и подготавливать их для анализа.

Освоите методы автоматизации подготовки данных (ETL) и научитесь работать с Apache Spark для обработки больших данных. Познакомитесь с инструментами бизнес-аналитики для визуализации данных и создания отчетов.

Освоите продвинутые библиотеки Python: Scikit-Learn, Keras и PyTorch. Изучите методы обработки естественного языка (NLP). Сможете разрабатывать сложные модели машинного обучения и работать с текстовыми данными.

Научитесь работать с Linux, виртуализацией (Docker) и СУБД: MySQL и MongoDB. Освоите инструменты для визуализации данных — например, Power BI и Matplotlib, — и с их помощью сможете создавать интерактивные отчеты и дашборды.

Выберите одну из двух областей ИИ: NLP для анализа текстов или CV для обработки изображений. Суммируете полученные на курсе навыки работы с нейросетевыми моделями, получите опыт создания сложного проекта от начала до конца.