Мы разработали уникальный формат тренинга, который позволяет руководителям и нетехническим специалистам за 4 часа полностью понять механику машинного обучения — без единой строчки кода. Ваша команда перестанет бояться нейросетей и начнёт ставить грамотные задачи.
Ведущие мировые аналитические компании подтверждают: успех ИИ-трансформации зависит не от алгоритмов, а от людей, которые с ними работают.
внедрят GenAI API или развернут приложения с генеративным ИИ к 2026 году. В 2023 году эта цифра составляла менее 5%. Спрос на специалистов, понимающих ИИ, растёт экспоненциально.
Читать исследование
терпят неудачу — вдвое больше, чем обычные ИТ-проекты. Ключевые причины провалов:
Формула успешной ИИ-трансформации:
Компании-лидеры генерируют на 1.5x выше рост выручки, инвестируя в обучение людей, а не в технологии.
Читать исследованиеТехнология без понимания — это выброшенные деньги. Наш тренинг закрывает главный разрыв — даёт вашей команде концептуальное понимание ML, которое превращает 80% провалов в осознанные решения.
Мы погружаем вас в полную симуляцию: от первого знакомства с алгоритмами до финального тестирования готовой модели классификации. Каждый этап — практика, а не теория из слайдов.
Знакомство с базовыми принципами создания моделей машинного обучения: какие алгоритмы бывают, что такое признаки, целевая переменная и метрики качества. Часовая лекция, которая заложит фундамент для дальнейшей игры.
Участники делятся на команды аналитиков. После базового инструктажа выдаётся 37 физических карт на обучение, 10 на валидацию и по 2 ситуативные, меняющие ход игры внутри команды, отражающие принципы МО. После валидации на скрытых картах производится расчёт метрик: Accuracy, Precision, Recall. И производится итоговый отчёт руководству.
Дообучение модели через терминал аналитика. Работа над ошибками: улучшение существующей модели или построение новой. Финальное тестирование на контрольной выборке с расчётом метрик и презентация отчёта руководству корпорации.
Вся теория закрепляется мгновенной практикой. Участники в реальном времени видят, как сдвиг единственного порога меняет точность модели, количество ложных тревог и пропущенных угроз — и учатся принимать осознанные, data-driven решения.
Год 2125. Вы — аналитик на борту орбитальной станции «Крузенштерн-Мирный-2». Посмотрите брифинг экспедиции, чтобы понять масштаб миссии.
Ваша задача на основании множества факторов определить к какому классу относится внеземное существо с планеты KOLIZEY-KSILARA-7. Попробуйте принять решение основываясь на признаке «Температура тела».
Тренинг разработан для тех, кто хочет понимать ИИ на стратегическом уровне, не погружаясь в код.
Тренинг является вводной составляющей программы подготовки Citizen Data Scientist. Идеальная точка входа, конверсирующая сотрудников для дальнейшего профессионального обучения в области Data Science.
Мост между бизнесом и Data Science: ваши коллеги научатся ставить задачи ИИ-разработчикам и оценивать результаты.
Стратегическое понимание ML для принятия решений о внедрении. 4 часа вместо месяцев теории.
Продакт-менеджеры и аналитики освоят ключевые концепции ML, чтобы говорить с дата-сайентистами на одном языке.
Автор тренинг-симулятора POHTOCORE-1XLARGE. Разработчик иммерсивных образовательных форматов для корпоративного обучения в области Data Science и машинного обучения.
Заполните форму и мы свяжемся с вами для обсуждения деталей проведения тренинга.