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

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

Стоимость обучения

Заполните заявку и получите полную информацию о стоимости, специальных условиях и возможностях оплаты

Кто уже проходил обучение у нас

+7-913-144-06-50
e.buravlev@nsu.ru

+7-913-390-08-48
d.soloveva@nsu.ru

КОНТАКТЫ

© 2024 Новосибирский государственный университет