Всем привет, друзья! ✌ Сегодня мы рассмотрим ТОП мощных онлайн-курсов по изучению искусственного интеллекта, которые вы можете пройти абсолютно бесплатно.
?ОТПУСТИТЕ!
НИЖЕ будет таблица платных школ, а чуть ниже описание платформ.
Все цены указаны на сайте 🙂 Выгода для всех!
| № | Название курса | Кому подойдет | Продолжительность | Пройти обучение |
| 1 | Профессия Data Scientist: машинное обучение от Skillbox | Начинающие аналитики. Программисты. Новички. | 13 месяцев | Идти |
| 2 | Профессия Аналитик данных от SkillFactory | Работники в IT или банковской сфере. Аналитики. Новички. | 18 месяцев | Идти |
| 3 | Курс SQL и извлечение данных из Netology | Новички в аналитике. Маркетологи. Менеджеры проектов и продуктов. Финансисты, бухгалтеры и исследователи. | 1 месяц | Идти |
| 4 | Профессия Data Scientist из SkillFactory | Новички в программировании и анализе. | 24 месяца | Идти |
| 5 | Профессия Data Science Specialist от Яндекс.Практикум | Если вы никогда не работали в IT и у вас нет технического образования. У вас есть опыт работы с данными, но вам не хватает прочной основы машинного обучения. Готовы ли вы тратить не менее 15 часов в неделю на учебу | 8 месяцев | Идти |
| 6 | Факультет аналитики больших данных от GeekBrains | Начинающие аналитики. Исполнители ИТ-специалисты. | 18 месяцев | Идти |
| 7 | Профессия Data Scientist от Skillbox | Программисты и начинающие аналитики. | 18 месяцев | Идти |
Что будет в статье
- Как профессия «?Машинное обучение и глубокое обучение»
- 1. «Глубокое обучение»
- 2. «Нейронные сети»
- 3. «Построение моделей машинного обучения»
- 4. Академия искусственного интеллекта
- 5. «Нейронные сети в Python»
- 6. «Нейронные сети для анализа текста»
- 7. «Искусственный интеллект для всех»
- 8. «Машинное обучение»
- 9. «Машинное обучение»
- 10. «Искусственный интеллект для робототехники»
- 11. Машинное обучение: регрессия
- 12. «Машинное обучение с большими данными»
- 13. «Практическое обучение работе с компьютером»
- 14. Основы машинного обучения: подход к изучению конкретного случая
- 15. «Специализация машинного обучения: от статистики к нейронным сетям»
- 16. «Анализ данных с помощью Python»
- 17. «Машинное обучение и нейронные сети»
- 18. «Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс
- 19. «Машинное обучение 1. Введение. Наивный Байес, kNN.»
- 20. Структурирование проектов машинного обучения
- ТОП-10 курсов по искусственному интеллекту (зарубежных)
На правах профессии «?Machine Learning и Deep Learning»
Изучите основные алгоритмы машинного обучения, которые вы начнете применять на практике под руководством опытного наставника. Возможно трудоустройство после прохождения обучения.
Курс включает в себя +10 модулей, более 500 упражнений для закрепления материала, обучение 10 алгоритмам машинного обучения, 2 хакатона на kaggle, чат с сообществом и поддержку менторов.
Изучение вещей:
- Введение в машинное обучение
- Методы предварительной обработки данных
- Регрессия
- Группировка
- Алгоритмы на основе деревьев: введение в деревья
- Алгоритмы на основе дерева: ансамбли
- Оценка качества алгоритма
- Временные ряды в машинном обучении
- Рекомендовать системы
- Последний хакатон
- Введение в искусственные нейронные сети
- Фреймворки глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
- Сверточные нейронные сети
- Оптимизация нейронной сети
- Трансферное обучение и тонкая настройка
- Сегментация изображения
- Обнаружение объекта
- Введение в НЛП и встраивание слов
- Рекуррентные нейронные сети
- Обучение с подкреплением (обучение с подкреплением)
- Что будет дальше?
Отзыв о программе курса
Выдача сертификата
Что мы получаем в результате:
- Сертификат
- Помощь в трудоустройстве и стажировках
- Собственные реализованные проекты в резюме/портфолио
- Общение с экспертами и полезные контакты
- Курс основан на практике
- Чтобы научиться машинному обучению + глубокому обучению, вам необходимо знание Python.
- Обучение на курсе направлено на отработку практических навыков программирования глубоких нейронных сетей.
- Курс обеспечит понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.
1. «Глубокое обучение»
1. «Глубокое обучение»
Справка выдана
Срок обучения: 150 дней.
Форма содержания: видеолекции с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет.
Приостановка курса
- Нейронные сети и глубокое обучение.
- Улучшение глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация.
- Структурирование проектов машинного обучения.
- Сверточные нейронные сети.
- Модели последовательности.
Навыки после окончания
- Создавать и обучать нейронные сети
- Создавайте нейронные сети в TensorFlow
- Создавайте сверточные нейронные сети и используйте их
- Создавайте рекуррентные нейронные сети и обучайте их
2. «Нейронные сети»
2. «Нейронные сети»
С сертификатом
Срок обучения: 150 дней.
Форма содержания: видеолекции с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: да.
Начинка учебного процесса
- Основы линейной алгебры.
- Перцептрон и градиентный спуск.
- Алгоритм обратного распространения.
- Мониторинг состояния сети.
- Удивление и вывод.
3. «Создание моделей машинного обучения»
3. «Построение моделей машинного обучения»
Без выдачи сертификата
Продолжительность обучения: 6 часов.
Форма содержания: видеолекции с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет.
Приостановка курса
- Исследуйте и анализируйте данные с помощью Python.
- Обучение и оценка регрессионных моделей.
- Обучение и оценка моделей классификации.
- Обучение и оценка кластерных моделей.
- Обучение и оценка моделей глубокого обучения.
4. «Академия искусственного интеллекта»
Без сертификата
Продолжительность обучения: 10 занятий.
Форма содержания: видеолекции с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет.
Наполнение обучающим материалом
- Искусственный интеллект сегодня.
- Истоки ИИ 1950–1990 гг.
- Недавние вехи ИИ.
- Последние разработки в области ИИ.
- Краткое содержание.
- Введение в машинное обучение.
- Обучение с учителем.
- Модели машинного обучения.
- Пример задачи машинного обучения.
- Полученные результаты.
5. «Нейросети на Python»
Без сертификата
Время обучения: 11 часов.
Форма содержания: видеолекции без возможности выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет.
Приостановка курса
- Введение.
- Искусственные нейронные сети.
- Обучение нейронных сетей.
- Библиотеки глубокого обучения.
- Распознавание предметов одежды.
- Анализ качества обучения нейронной сети.
- Бесплатная облачная платформа нейронных сетей Google Colab.
- Как сохранить нейросеть.
- Мы используем нейронную сеть для распознавания изображений.
- Решение проблемы регрессии.
- Keras Tuner — автоматическая оптимизация гиперпараметров нейронной сети.
Навыки после окончания
- Основы обучения нейронных сетей
- Используйте Google Colab для работы над кодом
- Применяйте нейронные сети с помощью готовых библиотек Keras и TensorFlow
6. «Нейросети для анализа текстов»
Без сертификата
Продолжительность обучения: 14 часов.
Форма содержания: видео без возможности выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет.
Пользователи получат практические навыки использования нейронных сетей для качественного анализа текста. В курсе также обсуждаются сети LSTM и GRU и их возможности в анализе данных.
Навыки обучения
- Создайте нейронные сети, которые могут анализировать тексты
7. «Искусственный интеллект для каждого»
Справка выдана
Срок обучения: 28 дней.
Форма содержания: видео с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет.
Менеджер курса
- Что такое ИИ?
- Создание ИИ-проектов.
- Создание ИИ в вашей компании.
- ИИ и общество.
Навыки после прохождения курса и закрепление знаний
- Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных
- Создавать проекты в области машинного обучения и науки о данных
- Создайте ИИ для своего бизнеса
- Навигация по этическим и публичным дебатам, связанным с ИИ
8. «Машинное обучение»
8. «Машинное обучение»
Справка выдана
Срок обучения: 77 дней.
Форма содержания: видео с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет.
Приостановка курса
- Введение. Линейная регрессия с одной переменной. Обзор линейной алгебры.
- Линейная регрессия с несколькими переменными. Учебник Octave/Matlab.
- Логистическая регрессия. Регулирование.
- Нейронные сети: презентация.
- Нейронные сети: обучение.
- Советы по использованию машинного обучения. Проектирование систем машинного обучения.
- Машины опорных векторов.
- Неконтролируемое обучение. Уменьшение размера.
- Системы рекомендаций по обнаружению аномалий.
- Машинное обучение в масштабе.
- Пример применения: распознавание фотографий.
9.«Машинное обучение»
Без сертификата
Продолжительность обучения: 10 занятий.
Форма содержания: видео с возможностью выполнения заданий и тестов.
Общение с учителем: да (в комментариях на протяжении всего видео) .
Пройдите курс обучения
- Сверточные нейронные сети.
- Распознавание объектов на изображениях.
- Предварительно обученные нейронные сети.
- Как подготовить набор изображений в Keras.
- Трансферное обучение.
- Тонкая настройка нейронной сети.
- Анализ признаков, извлеченных нейронной сетью.
- Завершение данных.
- Визуализация сверточных нейронных сетей.
- Загружает набор изображений в TensorFlow.
Навыки после обучения
- Запрограммируйте глубокие нейронные сети на Python для анализа изображений
- Используйте ТензорФлоу
10. «Artificial Intelligence for Robotics»
10. «Искусственный интеллект для робототехники»
Без выдачи сертификата
Срок обучения: 60 дней с содержанием.
Формат содержания: уроки в формате лекций с возможностью выполнения заданий и тестов.
Общение с учителем: да (в комментариях на протяжении всего видео) .
Наполнение программы
- Локализация.
- Фильтры Калмана.
- Фильтры частиц.
- Поиск.
- ПИД-регулирование.
- ХЛОП.
11. «Machine Learning: Regression»
11. Машинное обучение: регрессия
Справка выдана
Срок обучения: 42 дня контента.
Формат содержания: уроки в формате лекций с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет.
Пройдите курс обучения
- Введение. Простая линейная регрессия.
- Множественная регрессия.
- Оценка эффективности.
- Регрессия хребта.
- Выбор функций и лассо.
- Ближайшие соседи и регрессия ядра. Последние штрихи.
Что можно узнать из знаний?
- Что такое линейная регрессия
- Используйте в своей работе регрессионный анализ, в том числе метод лассо
- Создание регрессионных моделей для прогнозирования цен на жилье
12. «Machine Learning With Big Data»
12. «Машинное обучение с большими данными»
Справка выдана
Срок обучения: 35 дней с содержанием.
Формат содержания: уроки в формате лекций с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет.
Программа обучения содержит следующие темы:
- Введение. Машинное обучение с большими данными.
- Исследование данных. Подготовка данных.
- Классификация.
- Оценка моделей машинного обучения.
- Регрессионный, кластерный и ассоциативный анализ.
13. «Практическое компьютерное обучение»
13. «Практическое обучение работе с компьютером»
Справка выдана
Срок обучения: 28 дней с содержанием.
Формат содержания: уроки в формате лекций с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет.
Программа обучения содержит следующие темы:
- Прогноз, ошибка и перекрестная проверка.
- Пакет ухода.
- Прогнозирование с помощью дерева решений и алгоритмов случайного леса. Прогнозы на основе моделей.
- Регулируемая регрессия и комбинация предикторов.
Навыки, приобретенные учеником:
- Используйте базовые компоненты для создания и использования прогнозирующих функций
- Что такое обучающие и тестовые наборы, переобучение и частота ошибок
- Методы машинного обучения
- Построение функций прогнозирования
14. «Machine Learning Foundations: A Case Study Approach»
14. Основы машинного обучения: подход к изучению конкретного случая
Справка выдана
Срок обучения: 42 дня с теплым содержанием.
Формат содержания: уроки в формате лекций с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет.
В программу обучения входит:
- Введение.
- Регрессия: прогнозирование цен на жилье.
- Классификация: анализ настроений.
- Кластеризация и аналогия: поиск документов.
- Система рекомендаций.
- Глубокое обучение: поиск изображений. Последние штрихи.
15. «Специализация Машинное обучение: от статистики до нейросетей»
15. «Специализация машинного обучения: от статистики к нейронным сетям»
Справка выдана
Срок обучения: 210 дней с горячим содержанием.
Формат содержания: уроки в формате лекций с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет .
В программу обучения входит:
- Сбор и анализ данных в Python
- Основы машинного обучения
- Математическая статистика и A/B-тестирование
- Передовые методы машинного обучения
- Статистические методы анализа данных
Навыки, которые после обучения будет знать каждый ученик
- Генерируйте случайные величины из различных распределений и решайте проблемы с помощью моделирования
- Работать с API для различных сервисов, писать парсеры для сбора данных, делать предобработку и предварительный анализ данных
- Понимать смысл различных распределений, центральной предельной теоремы и закона больших чисел
- Вы сможете построить доверительный интервал с помощью Python и проверить гипотезу
16. «Анализ данных с использованием Python»
16. «Анализ данных с помощью Python»
Справка выдана
Срок обучения: 1 день с теплым содержанием.
Формат содержания: уроки в формате лекций с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет .
В программу обучения входит:
- Импорт наборов данных
- Конверсия данных
- Исследовательский анализ данных
- Разработка модели
- Оценка модели
- Последнее задание
- Цифровой бренд IBM
[/su_note]
17. «Машинное обучение и нейросети»
Сертификат: не выдан
Продолжительность обучения: 1 занятие.
Формат содержания: урок в формате лекции .
Связь с учителем: нет .
Настройка программы:
- Что такое машинное обучение
- О HYIP ML
- Почему они рассчитывают на видеокарты
- В каких областях используется машинное обучение
- Когда использовать МЛ
- Как зовут специалиста по ML и чем он занимается
- Что такое модель данных
- Почему важно выбрать правильную модель
- Кто работает в ML — градации специалистов
- Разница между специалистом по данным и инженером по машинному обучению
- Можно ли начать изучение ML на своем ноутбуке
- Типы моделей машинного обучения
- О нейронных сетях
- Маркировка данных
- Проблемы в машинном обучении
- GAN — враждебная сеть
- Самообучающиеся модели
- Об искусственном интеллекте
- Как стать ML-инженером
- Об интервью Источники знаний для ML-специалиста
- Хобби и занятия на работе
18. «Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс»
Сертификат: не выдан
Продолжительность обучения: 22 часа.
Формат содержания: урок в формате лекции .
Связь с учителем: нет .
19. «Машинное обучение 1. Introduction. Naive Bayes, kNN.»
Сертификат: не выдан
Время обучения: 11 часов.
Формат содержания: урок в формате лекции .
Связь с учителем: нет .
Что входит в курс?
- о курсе
- введение в машинное обучение
- Тезаурус машинного обучения
- задача управляемого обучения
- Наивный байесовский классификатор
- kNN
20. «Структурирование проектов по машинному обучению»
20. Структурирование проектов машинного обучения
Справка выдана
Срок обучения: 2 недели с теплым содержанием.
Формат содержания: уроки в формате лекций с возможностью выполнения заданий и тестов.
Связь с учителем: нет.
Приостановка курса
- Стратегия машинного обучения (ML)
- Стратегия машинного обучения (2)
Навыки после окончания
- понимать, как диагностировать ошибки в системах машинного обучения;
- научитесь выделять наиболее перспективные направления, чтобы уменьшить количество ошибок;
- получить знания о сложных настройках машинного обучения, таких как несоответствие обучающих наборов тестовым наборам и сравнение производительности машины с производительностью на уровне человека;
- узнать, как использовать сквозное обучение, трансфертное обучение и многозадачное обучение).
ТОП-10 Курсов по Изучению Искусственного интеллекта (зарубежные)
| Имя | Идти |
|---|---|
| Учебное пособие по машинному обучению Python (наука о данных) | Перейти на сайт |
| Полный курс машинного обучения — Изучите машинное обучение 10 часов | Учебник по машинному обучению | Эдурека | Перейти на сайт |
| Учебное пособие по машинному обучению Python-1: что такое машинное обучение? | Перейти на сайт |
| Курс машинного обучения для начинающих | Перейти на сайт |
| Практическое машинное обучение на Python | Перейти на сайт |
| Базовое машинное обучение | Что такое машинное обучение? | Введение в машинное обучение | Упрощенное обучение | Перейти на сайт |
| Введение в машинное обучение (Машинное обучение: от нуля до героя, часть 1) | Перейти на сайт |
| Полная дорожная карта, чтобы стать экспертом в Python — Follow Me | Перейти на сайт |
| [Хинди] Зачем изучать машинное обучение? — Учебники по машинному обучению с использованием Python на хинди | Перейти на сайт |
| Полный курс машинного обучения 2022 | Изучите машинное обучение | Учебник по машинному обучению | Упрощенное обучение | Перейти на сайт |
Лучшие курсы английского языка. Источник: https://www.youtube.com