Neoversity · университет нового формата
Разберитесь в ИИ и данных — на языке решений и денег
Индивидуальный курс по ИИ/ML для руководителей и менеджеров. Без математики и кода — только то, что нужно, чтобы принимать решения, задавать команде точные вопросы и видеть, где искусственный интеллект приносит деньги, а где — риски.
Не нужен технический бэкграунд · 10 модулей + бонус · личный ИИ-ассистент · в своём темпе
Для тех, кто принимает решения, а не пишет код
Курс собран для руководителей, которым ИИ нужен как инструмент управления, а не как профессия. Технические детали — забота команды; ваша — понимать, чему верить и какое решение это меняет.
Как проходит обучение
Интерактивные модули
Не лекции: живые схемы, симуляторы и разбор банковских кейсов. Вы сами двигаете «порог одобрения» и видите, как меняются деньги портфеля.
Личный ИИ-ассистент
Отвечает на ваши вопросы по курсу, поясняет термины простыми словами и разбирает кейсы вместе с вами. Держится темы курса.
В своём темпе
Проходите когда удобно. Прогресс, «продолжить с места» и повторение сохраняются между заходами.
Сертификат
По завершении основных модулей формируется именной сертификат — с сохранением в PDF.
Что вы получите
- Читать метрики моделей (Gini, ROC, precision/recall) и понимать их цену в рублях.
- Задавать команде, CDO и вендорам точные вопросы — и слышать, когда вам продают хайп.
- Отличать, где ИИ приносит деньги, а где — только риск и лишние расходы.
- Уверенно решать: строить или покупать, где нужен человек, какой порог риска допустим.
Программа курса
10 основных модуля на языке решений и денег + 1 продвинутый бонус. Сквозной кейс — банковский потребкредит: от первой модели до ИИ-ассистента у клиента.
Кластер S · Старт
Как учиться на курсе: заведи своего ИИ-агента
Пре-курс: как устроено обучение, как завести личного ИИ-агента, подключить его к курсу и ставить ему задачи.
Кластер A · Аналитический
Карта ML в банке. Регрессии: линейная и логистическая
С чего начинается ML в банке: регрессия и классификация, сквозной датасет, метрики решений.
Нелинейные методы: деревья, бустинг и кластеризация
Почему деревья и бустинг обыгрывают линейные модели; кластеризация и сегментация клиентов.
Кластер B · Операционный
Жизненный цикл ИИ-продукта: от постановки до перестроения
Как устроен путь ML-продукта: постановка задачи, данные, обучение, вывод в прод, мониторинг.
Инфраструктура, стек и экономика ML/AI
Из чего складывается стоимость ML: инфраструктура, стек, экономика моделей и решений.
Качество данных, ML-безопасность и AI Governance
Где данные врут, как ломают модели и зачем нужен governance: риски и управление ими.
Кластер C · Прикладные методы
Нейросети, эмбеддинги, NLP
Как нейросети представляют данные: эмбеддинги, обработка текста и новый источник признаков.
OCR и биометрия: нейросети для картинок
Компьютерное зрение в банке: распознавание документов (OCR) и биометрия, риски и качество.
LLM и RAG: как работают большие языковые модели
Большие языковые модели и RAG: как это работает, где деньги и где границы применимости.
ИИ-агенты: как управлять цифровыми исполнителями
Кульминация курса: что такое агент, из чего он состоит, мультиагентные системы и как принимать их работу.
Кластер D · Инженерная глубина · бонус
ML System Design: как проектировать и читать дизайн систем
Бонус: как проектировать и читать ML System Design — инженерная глубина поверх ядра курса.
Как устроен доступ
Обучение индивидуальное, поэтому доступ — по заявке. Оставьте заявку: владелец подтвердит её и откроет курс. Так каждый ученик получает внимание и сопровождение, а не «ещё один тариф».
Оставить заявкуЧастые вопросы
Нужен ли технический опыт или математика?
Нет. Всё объясняется на языке решений и денег, с бытовыми аналогиями. Формулы спрятаны в опциональные блоки «для интересующихся» — основной поток читается без них.
Это про программирование?
Нет. Это про то, как понимать ИИ и данные и принимать по ним решения — задача руководителя, а не разработчика.
Сколько времени займёт?
10 основных модулей (примерно 16 часов) плюс продвинутый модуль-бонус. В своём темпе, с сохранением прогресса.
Сколько стоит?
Сейчас, в бета-доступе, курс открывается по заявке после подтверждения владельцем.