Где обучиться Искусственному Интеллекту: 30 Бесплатных Онлайн-Курсов по Машинному обучению и Нейронным сетям в 2023 году

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

  1. Как профессия «?Машинное обучение и глубокое обучение»
  2. 1. «Глубокое обучение»
  3. 2. «Нейронные сети»
  4. 3. «Построение моделей машинного обучения»
  5. 4. Академия искусственного интеллекта
  6. 5. «Нейронные сети в Python»
  7. 6. «Нейронные сети для анализа текста»
  8. 7. «Искусственный интеллект для всех»
  9. 8. «Машинное обучение»
  10. 9. «Машинное обучение»
  11. 10. «Искусственный интеллект для робототехники»
  12. 11. Машинное обучение: регрессия
  13. 12. «Машинное обучение с большими данными»
  14. 13. «Практическое обучение работе с компьютером»
  15. 14. Основы машинного обучения: подход к изучению конкретного случая
  16. 15. «Специализация машинного обучения: от статистики к нейронным сетям»
  17. 16. «Анализ данных с помощью Python»
  18. 17. «Машинное обучение и нейронные сети»
  19. 18. «Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс
  20. 19. «Машинное обучение 1. Введение. Наивный Байес, kNN.»
  21. 20. Структурирование проектов машинного обучения
  22. ТОП-10 курсов по искусственному интеллекту (зарубежных)
Содержание

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.

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

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

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

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»

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

1. «Глубокое обучение»

Справка выдана

Срок обучения: 150 дней.

Форма содержания: видеолекции с возможностью выполнения заданий и тестов.

Связь с учителем: нет.

Приостановка курса

  1. Нейронные сети и глубокое обучение.
  2. Улучшение глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация.
  3. Структурирование проектов машинного обучения.
  4. Сверточные нейронные сети.
  5. 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»

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

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

  1. Основы линейной алгебры.
  2. Перцептрон и градиентный спуск.
  3. Алгоритм обратного распространения.
  4. Мониторинг состояния сети.
  5. Удивление и вывод.

3. «Создание моделей машинного обучения»

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

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

  1. Исследуйте и анализируйте данные с помощью Python.
  2. Обучение и оценка регрессионных моделей.
  3. Обучение и оценка моделей классификации.
  4. Обучение и оценка кластерных моделей.
  5. 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

  1. Искусственный интеллект сегодня.
  2. Истоки ИИ 1950–1990 гг.
  3. Недавние вехи ИИ.
  4. Последние разработки в области ИИ.
  5. Краткое содержание.
  6. Введение в машинное обучение.
  7. Обучение с учителем.
  8. Модели машинного обучения.
  9. Пример задачи машинного обучения.
  10. 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

  1. Введение.
  2. Искусственные нейронные сети.
  3. Обучение нейронных сетей.
  4. Библиотеки глубокого обучения.
  5. Распознавание предметов одежды.
  6. Анализ качества обучения нейронной сети.
  7. Бесплатная облачная платформа нейронных сетей Google Colab.
  8. Как сохранить нейросеть.
  9. Мы используем нейронную сеть для распознавания изображений.
  10. Решение проблемы регрессии.
  11. 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

  1. Что такое ИИ?
  2. Создание ИИ-проектов.
  3. Создание ИИ в вашей компании.
  4. 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»

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

8. «Машинное обучение»

Справка выдана

Срок обучения: 77 дней.

Форма содержания: видео с возможностью выполнения заданий и тестов.

Связь с учителем: нет.

Приостановка курса

  1. Введение. Линейная регрессия с одной переменной. Обзор линейной алгебры.
  2. Линейная регрессия с несколькими переменными. Учебник Octave/Matlab.
  3. Логистическая регрессия. Регулирование.
  4. Нейронные сети: презентация.
  5. Нейронные сети: обучение.
  6. Советы по использованию машинного обучения. Проектирование систем машинного обучения.
  7. Машины опорных векторов.
  8. Неконтролируемое обучение. Уменьшение размера.
  9. Системы рекомендаций по обнаружению аномалий.
  10. Машинное обучение в масштабе.
  11. 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

  1. Сверточные нейронные сети.
  2. Распознавание объектов на изображениях.
  3. Предварительно обученные нейронные сети.
  4. Как подготовить набор изображений в Keras.
  5. Трансферное обучение.
  6. Тонкая настройка нейронной сети.
  7. Анализ признаков, извлеченных нейронной сетью.
  8. Завершение данных.
  9. Визуализация сверточных нейронных сетей.
  10. Загружает набор изображений в TensorFlow.

Навыки после обучения

  • Запрограммируйте глубокие нейронные сети на Python для анализа изображений
  • Используйте ТензорФлоу

10. «Artificial Intelligence for Robotics»

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

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

  1. Локализация.
  2. Фильтры Калмана.
  3. Фильтры частиц.
  4. Поиск.
  5. ПИД-регулирование.
  6. ХЛОП.

11. «Machine Learning: Regression»

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

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

  1. Введение. Простая линейная регрессия.
  2. Множественная регрессия.
  3. Оценка эффективности.
  4. Регрессия хребта.
  5. Выбор функций и лассо.
  6. 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»

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

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:

  1. Введение. Машинное обучение с большими данными.
  2. Исследование данных. Подготовка данных.
  3. Классификация.
  4. Оценка моделей машинного обучения.
  5. Регрессионный, кластерный и ассоциативный анализ.

13. «Практическое компьютерное обучение»

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

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:

  1. Прогноз, ошибка и перекрестная проверка.
  2. Пакет ухода.
  3. Прогнозирование с помощью дерева решений и алгоритмов случайного леса. Прогнозы на основе моделей.
  4. 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»

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

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:

  1. Введение.
  2. Регрессия: прогнозирование цен на жилье.
  3. Классификация: анализ настроений.
  4. Кластеризация и аналогия: поиск документов.
  5. Система рекомендаций.
  6. Глубокое обучение: поиск изображений. Последние штрихи.

15. «Специализация Машинное обучение: от статистики до нейросетей»

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

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»

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

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»

Где изучать искусственный интеллект: 30 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и нейронным сетям в 2023 году

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

Оцените статью
( Пока оценок нет )