Roosh запускає освітню онлайн-платформу AI House Club для AI/ML-спеціалістів

Команда AI HOUSE CLUB пропонує освіту від лідерів АІ/ML індустрії для поглиблення знань, розвитку продуктового мислення та кар’єрного зростання українських ML-інженерів, Дата-сайнтистів та АІ Product-менеджерів. На платформі  зосереджені cohort-based курси та клуб з обговорення останніх наукових досліджень.

Навчання в AI HOUSE CLUB проходитиме у форматі інтерактивних онлайн-курсів, під час яких студенти разом вивчатимуть матеріал у мінігрупах, так званих когортах. Цей метод орієнтований на співпрацю: студенти з однаковим рівнем знань одночасно проходитимуть комплексну навчальну програму. Протягом когортного навчання учасники матимуть спільну відповідальність за завершення курсу, залишатимуться залученими до процесу через тематичні дослідження й розробку командних та індивідуальних проєктів. 

«Ключове завдання Roosh — розвиток продуктового ІТ та AI-сфери в Україні, зокрема за допомогою освіти. Метою створення нової платформи AI HOUSE CLUB є насамперед надання актуальних підходів у навчанні. Ми поєднали практичний досвід викладачів, постійну онлайн-фасилітацію і підтримку всередині ком‘юніті. Такий підхід у навчанні дозволить спеціалістам зробити відчутний стрибок у своїй професії», — зазначає Сергій Токарєв, Founding Partner в Roosh. 

Викладачами стануть експерти-практики, які працювали з багатьма гіпотезами та мають досвід роботи у проривних AI-продуктах. Серед тічерів — Дмитро Войтех (Lead ML Engineer у Proxet/GIPHY), Тетяна Ярошенко (Head of Product y PAWA), Роман Кислий (PhD in Computer Science, Former Data Lead у Deloitte), Володимир Сидорський (Deep Learning Engineer у Respeecher, Kaggle Competition Master), Віктор Дідковський (Senior ML Engineer в Energi.ai).

Цього року заплановано старт чотирьох курсів:

1. MLOps: deep dive into modern ML productionalization

• Початок: 4 жовтня 2022 року.
• Тривалість курсу: 6 тижнів.
• Розклад: вівторок — 18:00, п’ятниця — 18:00.
• Кількість занять: 12.

Про що цей курс. На курсі ти дізнаєшся про найновіші методи впровадження алгоритмів ML у продукт та випробуєш їх на практиці. Після завершення навчання зможеш ефективно керувати життєвим циклом ML рішеннь та виконувати завдання на будь-якому етапі проєкту: від формування ідеї, створення прототипу, навчання моделі, до впровадження та моніторингу.

Ментор курсу — Дмитро Войтех.

• Lead ML-інженер у Proxet/GIPHY.
• Понад 6 років досвіду роботи у сфері розробки ПЗ та ML.
• Протягом останніх трьох років команда Дмитра успішно використовує MLOps для оптимізації робочого процесу.
• Учасник безлічі профільних воркшопів, викладач низки ML-курсів.

Для кого буде корисним цей курс::

• Для Data Scientists та ML-інженерів будь-якого рівня: з досвідом впровадження алгоритмів ML у продукт чи без нього.
• Для Data-інженерів та DevOps з досвідом роботи в ML.
• Для Python-розробників з досвідом роботи в ML.

2. Product School для ML-експертів: від 0 до 1

• Початок: 18 жовтня 2022 року.
• Тривалість курсу: 5 тижнів.
• Розклад: вівторок — 18:00, четвер — 18:00.
• Заняття: 9.

Про що цей курс. Цей курс додасть об’єму експертності тебе як ML спеціаліста. Ти вже вмієш створювати МЛ рішення. Додай до цього продуктове мислення –  і ти навчишся знаходити та валідувати ідеї, що справді потрібні ринку. І за які користувачі готові платити гроші.

Хороший фундамент для створення власного продукту, чи не так?

Ментори курсу

• Таня Ярошенко (Head of Product в Pawa).
• Іван Алцибеев (CPO, Co-founder в Reface).
• Ганна Шувалова (Managing Partner в Pawa).
• Cесілія Тем (Founder в Futurity Systems).

Що ви отримаєте від цього курсу?

• Навчитеся розробляти продукт/механіки від ідеї до виходу на ринок
• Отримаєте базові знання з валідації ідей
• Ознайомитесь з ключовими бізнес-метриками та KPI на різних етапах розробки продукту
• Навчитеся проводити продуктові експерименти
• Навчитеся визначати бізнес-моделі та стратегії виходу на ринок

Для кого буде корисним цей курс. Для senior та middle ML-інженерів, що працюють у продуктових компаніях чи хочуть запустити власний стартап.

3. Виявлення фейкових новин

• Початок:  листопад 2022 року.
• Тривалість курсу: 4 тижні.
• Розклад: вівторок — 18:00, п’ятниця — 18:00.
• Кількість занять: 8.

Про що цей курс. Щодня ми споживаємо тисячі новин, мемів і відеороликів. Деякі з них брехливі, інші лише частково правдиві та містять неперевірену інформацію. Впродовж курсу ми розглянемо найпоширеніші методи таких маніпуляцій за допомогою обробки природної мови (NLP). Навчимося збирати, відстежувати та класифікувати неправдиву інформацію завдяки NLP та Deep learning.

Ментори курсу

• Роман Кислий — кандидат комп’ютерних наук, колишній Data Lead у Deloitte.
• Володимир Сидорський — магістр комп’ютерних наук, Deep Learning інженер у Respeecher, майстер зі змагань на Kaggle.

Для кого буде корисним цей курс. Люди з досвідом роботи з Python та базовим розумінням ML.

4. Обробка природної мови: тенденції та рішення 

Початок: листопад 2022 року.

Про що цей курс

Завдяки цьому курсу ти станеш майстром NER (технології розпізнавання іменованих сутностей), найпопулярнішим нині напрямом NLP. Саме вона слугуватиме основою для наших проектів.  

Впродовж курсу ти дізнаєшся, як твіти впливають на вартість акцій. Зрозумієш, як задовольнити найпопулярніший бізнес-запит — аналіз документів — за допомогою чат-бота, який генерує відповіді на основі інформації з pdf-документа. Можливо, вперше в житті навчиш бота імітувати мову людини. Просто задля фану. Врешті-решт, створиш демо проекту, яке зможеш використати для власного портфоліо. 

Ментор курсу — Віктор Дідковський:

• Senior ML-інженер у Energi.ai.
• Понад 6 років досвіду роботи у сфері ML.
• Магістр прикладної математики, сертифікований AWS-спеціаліст з машинного навчання.

Для кого буде корисним цей курс. Усім, хто має певний досвід роботи з ML та хоче розібратися у трендах NLP.

 «Курси націлені на спеціалістів, які хочуть освіжити або покращити свої знання. Потенційним студентам треба буде описати свій бекграунд та мотивацію під час реєстрації на курс. Це допоможе оцінити рівень вхідних знань апліканта та сформувати комфортний простір для навчання. Цей важливий крок дозволить сформувати таку когорту студентів, у якій учасники зможуть надавати один одному навіть більшу користь, ніж сам викладач», — Богдан Пономар, СЕО AI HOUSE CLUB.

Навчання в AI HOUSE CLUB починається 4 жовтня з курсу MLOps: deep dive into modern ML productionalization.. Протягом вересня та жовтня платформа проводитиме івенти різних форматів для ML/AI-спеціалістів за донат на ЗСУ та безоплатні paper-клуби для заглиблення у дослідницьке середовище.

Про Roosh

Roosh — це українська технологічна компанія, яка інвестує і запускає проєкти у сфері машинного навчання та штучного інтелекту. До технологічної екосистеми Roosh входять: венчурна студія Pawa, венчурний фонд Roosh Ventures, community building платформа AI HOUSE, технологічний університет SET University та два стартапи Reface та ZibraAI.