Архитектура и дизайн — профессиональная переподготовка

• Институт ИПО
• Профессиональная переподготовка
• Архитектура и дизайн

Программы рассчитаны на 512 ч. и 1024 ч. Благодаря дистанционным технологиям интенсивность обучения студенты выбирают сами согласно своим предпочтениям. При Вашем желании длительность курса может быть экстерном СОКРАЩЕНА В 2 РАЗА! Подробности уточняйте по телефону на сайте или отправьте нам заявку для консультации.

Чтобы узнать цены, сроки и порядок поступления, учебные планы и выдаваемые дипломы — выберите интересующую Вас программу обучения

• Промышленный дизайн
• Графический дизайн: основы верстки и фирменный стиль^new
• Графический дизайн^new
• Дизайн и иллюстрация^new
• Дизайн и моделирование одежды^new
• Дизайн интерьера^new
• Ландшафтный дизайн и садово-парковое строительство^new
• Основы рисования для дизайнера графика, живопись, цифровая иллюстрация^new
• Садово-парковое и ландшафтное строительство^new
• Флористика^new
• Архитектура дизайна
• Архитектура и технология строительства
• Дизайн
• Дизайн архитектурной среды
• Ландшафтная архитектура
• Промышленный дизайн
• Специалист по дизайну графических и пользовательских интерфейсов
• Теория дизайна
• Цветоведение и колористика
• Эстетика и дизайн ландшафта

Возможно Вас заинтересуют другие направления в нашем институте

• Все
• Менеджмент
• Менеджмент в различных сферах
• Логистика
• Государственное и муниципальное управление
• Экономика
• Маркетинг
• Журналистика
• Реклама и PR
• Охрана труда
• Педагогика
• Психология
• Туризм
• Гуманитарные науки
• Информатика и вычислительная техника
• Продукты питания: технология производства
• Строительство
• Электроэнергетика
• Теплоэнергетика
• Юриспруденция

Выдаваемые документы

Согласно 273-ФЗ «Об Образовании в РФ» на основании п. 8 статьи 108, студентам, успешно окончившим программы дополнительного образования профпереподготовки, выдаётся диплом установленного образца, приравниваемый по статусу ко второму высшему образованию.

Нужна другая программа обучения? Нужна помощь или скидка?

Заказать обратный звонок

С нами работают

Институты

Структуры

Банки

Марки

Государственные организации

Графический дизайн курсы | Университет ИТМО

федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования

Сортировать:

По алфавитуПо направлению подготовки

Форма обучения:

ОчнаяДистанционная

Программа:

Профессиональная переподготовка с присвоением квалификацииПрофессиональная переподготовкаПовышение квалификации

Цена обучения для граждан РФ
(тыс. руб в год)

Курс рассчитан на начальный уровень подготовки. Курс является комплексным и универсальным, поскольку вы изучаете сразу два востребованных направления: проектирование и дизайн веб-сайтов (frontend и backend) и дизайн и верстку полиграфической продукции.

Даже если вы никогда не работали в Adobe Illustrator и не верстали на HTML, после прохождения курса вы сможете создать логотип, фирменный стиль (брендбук) и полнофункциональный сайт компании (десктопную и мобильную версию) с нуля и «под ключ».

Подробнее >>Записаться

Курс рассчитан на начальный уровень подготовки. Данный курс является максимально комплексным и универсальным в области графического дизайна. Вы научитесь создавать графические макеты и полиграфическую продукцию любой сложности, используя наиболее востребованные графические пакеты (CorelDraw, Adobe Photoshop, Adobe Illustrator), верстать в Adobe Indesign, создавать конструкцию упаковки товара и осуществлять ее предпечатную подготовку. Под руководством преподавателей вы создадите фирменный стиль компании, а также упаковку товара, что составит ваше портфолио и позволит получить позицию в штате компании работодателя.

Подробнее >>Записаться

Курс рассчитан на начальный уровень подготовки, достаточно уверенно пользоваться ПК. В процессе обучения вы научитесь профессионально работать с наиболее востребованными графическими редакторами, которые используются для создания дизайн-макета любой сложности (Adobe Photoshop, Adobe Illustrator), изучите основы композиции и типографики, средства выразительности. Научитесь создавать конструкцию упаковки с учётом особенностей товара, познакомитесь с основными конструктивными элементами и типами упаковок и сможете осуществить предпечатную подготовку.

Подробнее >>Записаться

Курс рассчитан на начальный уровень подготовки. В процессе обучения вы будете работать с наиболее востребованными графическими программами, которые используются для создания полиграфической продукции любой сложности, а также для макетирования веб-сайтов (Adobe Photoshop, Adobe Illustrator, Adobe Acrobat, Adobe InDesign, CorelDraw).

Вы изучите основы композиции (внимание: курс не предполагает, что слушатель обладает умением рисовать), научитесь разрабатывать макеты веб-сайтов, пройдете все этапы создания полиграфической продукции, изучите верстку многостраничных изданий (журналов, книг), типографику и предпечатную подготовку. Под руководством преподавателя вы создадите фирменный стиль компании, от логотипа до полноценного брендбука, включающего в себя визитки, буклеты, флаеры, бланки, сувенирную продукцию и пр.

Подробнее >>Записаться

Курс рассчитан на начальный уровень подготовки. В процессе обучения вы будете работать с наиболее востребованными графическими программами, которые используются для создания полиграфической продукции любой сложности (Adobe Photoshop, Adobe Illustrator, Adobe Acrobat, Adobe InDesign, CorelDraw). Вы изучите основы композиции (внимание: курс не предполагает, что слушатель обладает умением рисовать), пройдете все этапы создания полиграфической продукции, изучите верстку многостраничных изданий (журналов, книг), типографику и предпечатную подготовку.

Под руководством преподавателя вы создадите фирменный стиль компании, от логотипа до полноценного брендбука, включающего в себя визитки, буклеты, флаеры, бланки, сувенирную продукцию и пр.

Подробнее >>Записаться

CorelDRAW® Graphics Suite — надежное программное решение для полноценного графического дизайна, которое подойдет как начинающим, так и уже опытным пользователям. Пакет включает в себя среду с обширным контентом и профессиональные приложения для графического дизайна, редактирования фотографий и web-дизайна. С ним вы получите безграничные возможности для проявления Вашего творческого потенциала.

Подробнее >>Записаться

Adobe Photoshop — программа для обработки растровой графики. Adobe Photoshop поддерживает множество графических форматов, позволяет создавать новые изображения, редактировать их. Adobe Photoshop применяют для создания фотореалистических изображений, для работы с цветными отсканированными изображениями, для ретуширования, цветокоррекции, коллажирования, трансформации графики, подготовки web-изображений, цветоделения, множества других задач. Adobe Photoshop располагает всеми методами работы с растровыми изображениями, при этом имеет возможность работы со слоями и использует контуры. Программа является безусловным лидером среди профессиональных графических редакторов за счет своих широчайших возможностей, высокой эффективности и скорости работы.

Подробнее >>Записаться

Adobe Illustrator — векторный графический редактор, разработанный и распространяемый фирмой Adobe Systems. Программное обеспечение Adobe Illustrator управляется системой Adobe Mercury Performance System, которая позволяет обрабатывать большие, сложные файлы с высокой скоростью и надежностью. Современный, обновленный интерфейс оптимизирует выполнение повседневных задач. Передовые инструменты для творчества позволяют более эффективно воплощать идеи.

Подробнее >>Записаться

Adobe InDesign представляет собой универсальное приложение для публикации контента, которое обеспечивает точный контроль над дизайном и типографикой на высоком уровне.

Интеграция InDesign с другими программами пакета Adobe (Illustrator, Photoshop) позволяет адаптировать макеты к различным форматам страниц, ориентациям и устройствам с сохранением высокого качества изображения. InDesign — сердце десятков издательских систем для газет, журналов и другой издательской среды. Adobe InDesign используют дизайнеры и верстальщики по всему миру не только для создания печатных публикаций, но и для интерактивных изданий.

Подробнее >>Записаться

«Технологии дизайна упаковки» — новейший курс образовательного центра КПиД Университета ИТМО, который был запущен в ноябре 2022. Импортозамещение, лавинный выход на рынок новых компаний, расширение маркетплейсов, скачок индивидуального предпринимательства вызвали крайне высокий спрос на специалистов в данной области.
Курс рассчитан на практикующих дизайнеров, а также лиц, только начинающих свой карьерный путь, но уверенно владеющих программами векторной и растровой графики.

Подробнее >>Записаться

Что такое переподготовка моделей | Игуацио

Что такое переобучение модели машинного обучения?

Переобучение модели машинного обучения (ML) или непрерывное обучение — это возможность MLOps автоматически и непрерывно переобучать модель машинного обучения по расписанию или по срабатыванию триггера, вызванного событием. Он включает в себя разработку и внедрение процессов для автоматизации переобучения модели с течением времени.

Переобучение имеет основополагающее значение для обеспечения того, чтобы модель машинного обучения постоянно предоставляла самые актуальные прогнозы, сводя к минимуму ручное вмешательство и оптимизируя мониторинг и надежность.

В этом посте мы изложим соображения, которые необходимо учитывать при разработке и реализации переобучения модели машинного обучения, с кратким введением некоторых соответствующих инструментов и обсуждением преимуществ правильного выполнения этого.

Как спроектировать и внедрить переобучение модели машинного обучения

На этапе проектирования переобучения модели машинного обучения вы должны наметить стратегию, отвечающую на следующие пять вопросов.

Почему?

Целью переобучения модели является обеспечение того, чтобы она постоянно выдавала наиболее правильные выходные данные. Для успешного конвейера переобучения важно определить, что делает вывод наиболее правильным для вашего бизнес-варианта, и как измерить эту правильность.

Как правило, специалисты по обработке и анализу данных, разработавшие модель, должны провести тщательный анализ наблюдаемости и объяснимости, который информирует об офлайн-метриках, технических и бизнес-онлайн-метриках, базовом поведении, ожидаемой производительности и влиянии деградации. Благословение модели и сценарии A/B-тестирования также зависят от этого анализа, чтобы гарантировать, что только самые правильные модели будут отправлены и сохранены в рабочей среде. Мониторинг модели затем настраивается конгруэнтно, чтобы гарантировать надежный мониторинг производительности и, когда происходит ухудшение, запускать процесс автоматического переобучения.

Когда?

Как уже упоминалось, снижение производительности является основной причиной для выполнения автоматизированного процесса переобучения. Переобучение можно запустить как по триггеру (например, CTR стал ниже 1,91%), так и по расписанию (например, каждый понедельник в 2 часа ночи).

Ожидается, что производительность модели всегда будет оптимальной при использовании самых последних данных, но чем чаще происходит переобучение, тем выше стоимость. Вы можете определить идеальный график, запустив автономный эксперимент, чтобы определить ожидаемое время, необходимое для смещения данных и изменения концепции, чтобы снизить производительность модели ниже базового порога. Изменения данных и моделей, а также обновления кода — еще одна причина для запуска переобучения модели в рамках конвейера непрерывной интеграции (CI).

Что?

Переобучение модели включает перенос кода пакетного обучения, определенного во время разработки, в автоматизированный рабочий процесс. Вы должны абстрагироваться от выбора функций, параметров модели и других настраиваемых параметров конвейера в качестве входных переменных конвейера переобучения. Это обеспечит максимальную гибкость и рефакторинг кода для оптимального логического разделения.

Кроме того, очень важно решить, на каком объеме данных нужно провести переобучение. В зависимости от стратегии данных вы можете обратиться к:

• Обучение в автономном режиме : Это наиболее типичный подход. Каждое переобучение использует все доступные данные или самый последний период данных с одинаковой оптимальной длиной (например, год или 100 изображений).
• Онлайн-обучение : Это естественное решение для приложений, работающих с потоковыми данными в реальном времени. Система переобучается путем последовательной передачи только новых экземпляров данных, а не переобучения на уже просмотренных образцах.

Многие специалисты-практики предпочитают онлайн-обучение, потому что оно более точное и надежное, чем офлайн-обучение, даже несмотря на то, что это гораздо менее рентабельный подход.

Кто?

Внедрение и обслуживание конвейера автоматизированного обучения — это работа инженера по машинному обучению. Тем не менее, как рекомендуется, мониторинг моделей переобучения с помощью информационных панелей, предупреждений и отчетов должен быть совместной работой команды с участием инженеров по машинному обучению, специалистов по данным и заинтересованных сторон.

Как?

Как мы установили, переобучение модели включает в себя автоматизацию шагов, которые специалисты по данным вручную выполняют на этапе разработки. Для более зрелых систем MLOps рассмотрите функциональные возможности, выходящие за рамки самой задачи автоматизации, такие как мониторинг, отслеживание метаданных, хранилище артефактов и реестр моделей.

Мы обсудим, как реализовать эти возможности, в разделе Инструменты для переобучения модели ниже.

Преимущества переобучения модели

Переобучение модели машинного обучения имеет основополагающее значение для обеспечения того, чтобы модель постоянно выдавала наиболее правильные выходные данные, предоставляя автоматизированный конвейер, который может быстро и правильно реагировать на изменения, которые ухудшают его производительность, такие как данные и концепция дрейф.

Вам нужна четко определенная система мониторинга, чтобы заметить, что эти дрейфы произошли, и, таким образом, инициировать переобучение модели, предупреждая нужных заинтересованных лиц.

Кроме того, настройка автоматизированного конвейера переобучения модели обеспечивает следующие преимущества:

• Более быстрый способ создания аналогичных конвейеров машинного обучения
• Возможность убедиться, что разработчики настроили логические тесты, тесты на наблюдаемость и объяснимость, поскольку конвейер должен надежно работать без вмешательства человека. Это делает модель более надежной как внутри, так и снаружи.

В целом, процесс переобучения моделей, который неправильно спроектирован и реализован, может привести к катастрофическим потерям прибыли и доверия клиентов. С другой стороны, правильно определенный процесс переобучения модели приведет к увеличению доходов и удовлетворенности клиентов. Это также даст специалистам по обработке и анализу данных и инженерам по машинному обучению больше времени, которое они смогут потратить на улучшение существующих вариантов использования и создание новых, а не на ненужное обслуживание.

Инструменты для переобучения моделей

Переобучение моделей по своей сути является задачей автоматизации. Такие инструменты, как Airflow и Prefect, являются наиболее распространенным выбором для оркестровки рабочего процесса. Хотя Airflow называет рабочий процесс направленным ациклическим графом, а Prefect — потоком, оба они позволяют автоматизировать задачи, планировать запуски и настраивать пользовательские обратные вызовы. Мы рекомендуем Airflow, если надежность и зрелость вашего продукта более важны, в то время как Prefect лучше всего подходит для более новой и более ориентированной на машинное обучение перспективы.

Тем не менее, помните, что переобучение требует большего, чем просто автоматизация конвейера. Вам нужны инструменты для поддержки таких действий, как отслеживание метаданных, управление артефактами, реестр моделей и мониторинг. Несмотря на то, что существует множество надежных поставщиков с открытым исходным кодом и сторонних поставщиков, которые специализируются на каждой из этих возможностей, мы рекомендуем универсальное решение MLOps, такое как Iguazio, которое будет удовлетворять все более зрелые потребности MLOps.

Автоматизированное переобучение. Как уйти от переподготовки на… | Клэр Лонго | март 2023 г.

Изображение автора

Как отказаться от переподготовки в заданном ритме (или вообще не проводить) в пользу динамического подхода

В соавторстве с этой статьей: много вложили в процессы и методы, чтобы знать, когда внедрять модель в производство, возможно, меньше коллективных знаний о столь же важной задаче, как знать, когда переобучить модель. По правде говоря, понять, когда переобучить модель, сложно из-за таких факторов, как задержки в обратной связи или ярлыки для прогнозов в реальном времени. На практике многие модели находятся в производстве вообще без переобучения, используют ручные методы переобучения или проходят переобучение без оптимизации или изучения каденса.

Этот пост написан, чтобы помочь специалистам по обработке и анализу данных и инженерам по машинному обучению внедрить автоматизированное переобучение.

Существует два основных подхода к автоматизированному переобучению модели:

• Фиксированный: Повторное обучение заданной частоте (например, ежедневно, еженедельно, ежемесячно)
• Динамический: Специальное переобучение на основе показателей производительности модели.

Хотя фиксированный подход прост в реализации, у него есть некоторые недостатки. Затраты на вычисления могут быть выше, чем необходимо, а частое переобучение может привести к несоответствию одной модели другой, а нечастое переобучение может привести к устаревшей модели.

Динамический подход может предотвратить устаревание моделей и оптимизировать затраты на вычисления. Хотя существует множество подходов к переобучению, вот некоторые рекомендуемые передовые методы переобучения динамических моделей, которые помогут сохранить модели более работоспособными и производительными.

Схема архитектуры и рабочего процесса переобучения автора

Существует набор различных инструментов, которые можно использовать для создания модели системы переобучения. На этой диаграмме показано, как платформа наблюдения ML может интегрироваться в обобщенный поток.

Существует множество руководств по конкретным инструментам. Вот некоторые из них:

• Автоматическое переобучение модели с помощью Eventbridge
• Автоматическое переобучение модели с помощью Airflow
• Пример толстокожего для использования в FinTech

по переобучению модели с сохранением состояния.

Автоматизация повторного обучения модели машинного обучения в реальном времени может быть сложной задачей, но есть несколько передовых методов, которые могут помочь в разработке.

Метрики для запуска повторного обучения

Метрики, используемые для запуска повторного обучения, зависят от конкретной модели и варианта использования. Для каждой метрики потребуется установленный порог. Порог будет использоваться для запуска повторного обучения, когда производительность модели упадет ниже порога. Здесь могут вступить в игру мониторы. Когда монитор производительности срабатывает на платформе мониторинга моделей, вы можете программно запрашивать показатели производительности и дрейфа, чтобы оценить необходимость повторного обучения.

Идеальные метрики для запуска переобучения модели:

• Дрейф прогноза (показатель или метка)
• Ухудшение показателей производительности
• Ухудшение показателей производительности для определенных сегментов/когорт.
• Дрейф признаков
• Дрейф вложений

Дрейф — это мера расстояния между двумя распределениями. Это значимая метрика для запуска переобучения модели, поскольку она показывает, насколько ваши производственные данные сместились по сравнению с базовым уровнем. Статистический дрейф можно измерить с помощью различных показателей дрейфа.

Базовый набор данных, используемый для расчета дрейфа, может быть получен либо из обучающего набора данных, либо из окна производственных данных.

Проверка работоспособности новой модели

Новую модель необходимо протестировать или утвердить, прежде чем запускать ее в производство для замены старой. Здесь есть несколько рекомендуемых подходов:

• Проверка вручную
• Автоматическая проверка метрик в конвейере CI/CD

Стратегия продвижения новой модели

Стратегия продвижения новой модели будет зависеть от влияния, которое модель оказывает на бизнес. В некоторых случаях может быть целесообразно автоматически заменить старую модель новой моделью. Но в других случаях может потребоваться A/B-тестирование новой модели перед заменой старой модели.

Некоторые стратегии для тестирования модели в реальном времени, которые следует учитывать:

• Чемпион против Претендента — обслуживать производственный трафик для обеих моделей, но использовать только прогноз/ответ от существующей модели (чемпион) в приложении. Данные модели претендента сохраняются для анализа, но не используются.
• A/B-тестирование — разделить производственный трафик на обе модели на фиксированный экспериментальный период. Сравните ключевые показатели в конце эксперимента и решите, какую модель продвигать.
• Развертывание Canary — начните с перенаправления небольшого процента производственного трафика на новую модель. Поскольку она находится в рабочем состоянии, это помогает выявлять реальные проблемы с новой моделью, но ограничивает влияние на небольшой процент пользователей. Наращивайте трафик на новую модель, пока новая модель не получит 100 % трафика.

Переобучение данных цикла обратной связи

После того, как мы определили, что модель необходимо сохранить, следующим шагом будет выбор правильного набора данных для повторного обучения. Вот несколько рекомендаций, которые помогут убедиться, что новые обучающие данные улучшат производительность моделей:

• Если модель в целом работает хорошо, но не соответствует оптимальным критериям производительности в некоторых сегментах, таких как определенные значения функций или демографические данные, новый набор обучающих данных должны содержать дополнительные точки данных для этих низкоэффективных сегментов. Можно использовать простую стратегию повышения частоты дискретизации для создания нового набора обучающих данных, ориентированного на эти малоэффективные сегменты 9.0036
• Если модель обучается на небольшом временном интервале, набор обучающих данных может неточно фиксировать и представлять все возможные шаблоны, которые появятся в реальных производственных данных. Чтобы предотвратить это, избегайте обучения модели только на последних данных. Вместо этого используйте большую выборку исторических данных и дополните ее последними данными, чтобы добавить дополнительные шаблоны для обучения модели.
• Если архитектура вашей модели соответствует дизайну трансферного обучения, новые данные можно просто добавить в модель во время повторного обучения без потери шаблонов, которые модель уже изучила из данных предыдущего обучения.

Информационные панели с платформы мониторинга моделей (например, Arize — полное раскрытие информации: я работаю в Arize) отлично подходят для отслеживания и сравнения производительности модели в реальном времени во время этих тестов. Независимо от того, тестируется ли модель как теневое развертывание, живое A/B-тестирование или просто автономное сравнение, эти информационные панели предлагают простой способ просмотра параллельного сравнения моделей. Инструментальными панелями также можно легко поделиться с другими, чтобы продемонстрировать заинтересованным сторонам улучшения производительности модели.

Количественная оценка ROI

В целом важно иметь четкое представление о ваших бизнес-требованиях и проблеме, которую вы пытаетесь решить, при определении наилучшего подхода к автоматизации повторного обучения модели машинного обучения в реальном времени. Также важно постоянно отслеживать производительность модели и при необходимости вносить коррективы в частоту повторного обучения и показатели.

Измерение воздействия на затраты:

Хотя рассчитать прямую окупаемость инвестиций для некоторых задач в области искусственного интеллекта сложно, ценность переобучения оптимизированной модели проста, ощутима и может быть рассчитана напрямую. Затраты на вычисления и хранение для заданий по обучению моделей часто уже отслеживаются как часть затрат на облачные вычисления. Часто также можно рассчитать влияние модели на бизнес.

При оптимизации переобучения мы учитываем как затраты на переобучение, так и влияние производительности модели на бизнес («ROI AI»). Мы можем сравнить эти затраты друг с другом, чтобы оправдать стоимость переобучения модели.

Здесь мы предлагаем еженедельный расчет стоимости, хотя этот калькулятор может быть адаптирован к другой частоте, такой как ежедневная или ежемесячная, в зависимости от назначения модели и потребностей в обслуживании.

Изображение автора

Рассмотрим сценарий 1, когда модель слишком часто переобучается.

Переобучение моей модели стоит 200 долларов. Я тренирую свою модель 1 раз в день. Эта модель поддерживала устойчивую средненедельную точность на уровне 85%. Я настроил конвейер для автоматического переобучения на основе дрейфа оценки прогноза, превышающего 0,25 фунта на квадратный дюйм, и точности. Согласно новому правилу, моя модель начинает переобучение только два раза в неделю и сохраняет точность на уровне 85%.

Сравнение еженедельных затрат на обслуживание:

Стоимость обслуживания старой модели: 7*200$ = 1400$

Стоимость обслуживания новой модели 2*200$= 400$

Это сокращение затрат на обслуживание модели на x%. Хотя это простой надуманный пример, величина экономии может быть в этом масштабе.

Рассмотрим сценарий 2, когда модель недостаточно переобучена.

Обучение моей модели стоит 200 долларов. Я тренирую свою модель раз в неделю. Эта модель поддерживала стабильную средненедельную точность на уровне 65%. Я настроил конвейер для автоматической переобучения на основе дрейфа оценки прогноза более 0,25 фунта на квадратный дюйм. Основываясь на новом правиле, моя модель переобучается два раза в неделю и достигла лучшей точности 85%.

Сравнение еженедельных затрат на техническое обслуживание:

Стоимость обслуживания старой модели: 1*200 долларов США = 200 долларов США для точности 65%

Стоимость обслуживания новой модели: 2*200 долларов США = 400 долларов США для точности 85%

Таким образом, чем выше цена, тем лучше производительность модели была достигнута.