Машинное обучение для анализа геолого-геофизических данных
Machine learning
Быстрая автоматизация рутинных задач, повышение точности и экономия ресурсов — с учётом ваших производственных целей
Python
AI
Ключевые выгоды для компании:
Точность анализа до 99,8% (по данным кейсов наших выпускников), что снижает риски и издержки
Экономия времени на 30−40% за счёт снижения доли ручных операций
Курс создан, чтобы вы смогли внедрять современные алгоритмы в ежедневную практику. Вместо громоздких ручных операций, которые могут сопровождаться множеством ошибок, вы получите отлаженные ML-решения, которые позволят автоматизировать анализ, повысить точность обработки и существенно сэкономить ресурсы
Программа объединяет освоение ключевых инструментов анализа данных с применением Python, основ Data Science и практических методов машинного обучения. Во время обучения обучающиеся работают с реальными задачами своей организации
02
03
Сокращение затрат на внешних подрядчиков: ваши сотрудники сами смогут дорабатывать и поддерживать ML-системы
Практические решения уже в процессе обучения: алгоритмы, модели и прототипы, которые легко интегрировать в рабочие процессы
04
01
Для кого подходит программа?
03
02
Менеджеры и руководители проектов, заинтересованные в автоматизации процессов обработки и интерпретации данных
01
Интерпретаторы и обработчики данных, работающие с геолого-геофизическими данными
04
Новички в машинном обучении, имеющие опыт работы с геологоразведочными данными или образование в этой области
Программа рассчитана на специалистов с базовыми знаниями геологии и геофизики

Для эффективного обучения на курсе необходимы базовые знания в программировании
Геологи, геофизики, инженеры и аналитики, которые хотят освоить технологии машинного обучения
Какие задачи могут быть решены после прохождения курса
Автоматизация анализа геолого-геофизических данных с помощью Python
Улучшение качества интерпретации данных сейсморазведки
Прогнозирование петрофизических свойств горных пород на основе данных геофизических исследований
  • Определения структур и ловушек для нефти и газа
  • Прогнозирования и анализа напряженно-деформированного состояния среды
  • Подавления шумов в сейсмических данных
Построение и использование моделей машинного обучения для:
После прохождения курса сотрудники получат
04
Удостоверение о повышении квалификации, подтверждающий уровень знаний
03
Готовые решения для обработки и анализа данных вашей компании
02
Навыки работы с Python и популярными библиотеками для анализа данных
01
Компетенции для внедрения машинного обучения в рабочие процессы
Формат обучения
Поддержка преподавателя
Самостоятельные практические задания
Практика: решение задач на реальных данных
Лекции
Длительность: 32 академических часа
Формат: очно
ПРОГРАММА КУРСА
О нас
Передовая инженерная школа НГУ «Когнитивная инженерия» (ПИШ НГУ) — это масштабный проект, направленный на объединение передовых инженерных решений, научных знаний и предпринимательских компетенций, чтобы преодолевать технологические барьеры и готовить высококлассных специалистов, способных создавать высокотехнологичные продукты и руководить инженерными командами.
Преподаватель
Младший научный сотрудник НГУ

Преподаватель курса «Программирование для геофизиков» с 2021 года

Преподаватель курса «Машинное обучение для обработки геолого-геофизических данных» с 2022 года

Победитель конкурса «Студенческий стартап» от фонда содействия инновациям
Александр Камашев
Очное
  • Очная практика с экспертом

  • Методические материалы

  • Кофебрейки

  • Общий чат с экспертом

  • Сопровождение после окончания программы
Стоимость обучения
Заполните заявку и получите полную информацию о стоимости, специальных условиях и возможностях оплаты
Кто уже проходил обучение у нас
+7-913-390-08-48
d.soloveva@nsu.ru
КОНТАКТЫ
© 2024 Новосибирский государственный университет