Кто такой специалист по ИИ?
Специалист по ИИ (искусственный интеллект, ИИ) — это программист, обучающий искусственный интеллект с помощью специальных наборов данных и алгоритмов.
Что делают специалисты по ИИ и чем занимаются?
Обязанности, например, на одной из вакантных должностей:
- строить пайплайны для дообучения моделей и работы с данными (сбор и генерация, фильтрация, ранжирование, кластеризация)
- разработать новые модули классификации объектов
- разработать модули предиктивного анализа развития отклонений
- оптимизировать алгоритмы
- выполнять быстрые эксперименты и прототипирование на python с последующей реализацией в продакшене (развертывание моделей на веб-серверах, встраиваемых системах, мобильных устройствах)
Что должен знать и уметь специалист по ИИ?
Требования к специалистам по ИИ:
- Создавайте модели машинного обучения
- Обучайте нейронные сети
- Используйте алгоритмы машинного обучения
- Работа с инструментами анализа данных
- Извлечение данных из различных источников
- Настройка инфраструктуры
Востребованность и зарплаты специалиста по ИИ
Сейчас на сайте поиска работы 2576 вакансий, и спрос на специалистов по ИИ растет с каждым месяцем.
Количество вакансий с указанной зарплатой специалиста по ИИ по России:
- от 60 000 руб. — 749
- от 110 000 руб. — 315
- от 155 000 руб. — 169
- от 205 000 руб. – 111
- от 250 000 руб. — 89
Вакансии с указанным уровнем дохода в Москве:
- от 85 000 руб. — 137
- от 150 000 руб. — 73
- от 215 000 руб. — 39
- от 280 000 руб. — 24
- от 345 000 руб. — 10
Вакансии с указанным уровнем дохода в Санкт-Петербурге:
- от 70 000 руб. — 62
- от 105 000 руб. — 32
- от 145 000 руб. — 19
- от 180 000 руб. — 14
- от 220 000 руб. — 8
Как стать специалистом по ИИ и где учиться?
Варианты обучения специалиста по ИИ с нуля:
- Самостоятельное обучение — всевозможные видео на YouTube, книги, форумы, туториалы и т д. Плюсы — дешево или очень доступно. Недостатки — нет последовательности, самообучение может быть малоэффективным, приобретенные навыки могут не потребоваться работодателю;
- Онлайн обучение. Вы можете пройти курс на одной из образовательных платформ. Такие курсы рассчитаны на людей без специальной подготовки, поэтому подойдут большинству людей. Обычно упор в онлайн-обучении делается на практику — это позволяет быстро пополнить портфолио и устроиться на работу сразу после обучения.
Ниже представлен обзор 15+ лучших онлайн-курсов.
15+ лучших курсов для обучения специалиста по ИИ: подробный обзор
1 место. Skillbox
Профессия Data Scientist: машинное обучениеhttps://skillbox.ru
Стоимость: Рассрочка на 31 месяц — 4 879 ₽/мес
Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейронными сетями. Пополните свое портфолио и получите престижную профессию.
- Продолжительность 19 месяцев
- Помогите найти работу
- 7 курсов в одной программе
- Доступ к курсу навсегда
На рынке не хватает специалистов по данным
- 500 компаний,
в том числе Сбербанк, Яндекс и Тинькофф ищут специалистов по data science
- 100 000 рублей
зарплата начального уровня
Для кого этот курс
- Люди без образования в ИТ
Вы получите фундаментальные навыки в программировании, анализе, статистике и математике, которые проложат путь к карьере в области науки о данных и машинного обучения. Вы сразу же сможете использовать свои знания на практике.
- Программисты
Вы улучшите свои знания и навыки программирования на Python и R. Улучшите свои математические и аналитические навыки, используйте алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач и пополните свое портфолио мощными проектами.
- Менеджеры и владельцы бизнеса
Узнайте, как использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов, чтобы вывести свой бизнес на новый уровень.
Что вы хотите узнать
- Программирование на Питоне
Освойте самый популярный язык для работы с данными.
- Визуализируйте данные
Вы можете создавать информационные панели или интерактивную инфографику.
- Работа с библиотеками и базами данных
Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
- Используйте нейронные сети для решения реальных задач
Освойте фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнайте, как организованы нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
- Создавайте модели машинного обучения
Изучите различные алгоритмы, научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
- Создавайте рекомендательные системы
Создайте систему рекомендаций и добавьте ее в свое портфолио.
Мы гарантируем, что каждый построит карьеру мечты
Специалисты Skillbox из Центра карьеры помогут получить первую стажировку и приглашение на работу мечты
В 2021 году мы приняли на работу по новой профессии более 1000 студентов
Как проходит обучение
- Изучение предмета
На курсе — практические видео уроки.
- Выполняйте задания
В удобном для вас темпе.
- Работа с учителем
Закрепить знания и исправить ошибки.
- Защитите свою диссертацию
И добавьте его в свое портфолио.
Программа
Вас ждут 7 курсов разного уровня сложности, где знания можно приравнять к году работы.
- 82 тематических модуля
- 288 часов онлайн
- Python для науки о данных
- Введение в информатику
- Введение в Python
- Базовый
- Операторы, выражения
- Условный оператор if, ветки
- Условный оператор if: продолжение
- Пока цикл
- Для: петли со счетчиком
- Для: Циклы со счетчиком, часть 2. Функция диапазона
- Для цикла: работа со строками
- Вложенные циклы
- Плавающие числа (целые/плавающие)
- Функции
- поплавок 2
- Установите и настройте IDE
- Базовые коллекции: списки
- Список методов
- Перечислите понимание
- Базовые коллекции: Струны
- Основные коллекции: Словари и наборы
- Основные коллекции: кортежи
- Функции — рекурсия
- Работа с файлами
- Исключения: обработка ошибок
- Введение в ООП
- Основные принципы ООП
- Итераторы и генераторы
- Аналитика. Первый уровень
- Библиотека NumPy: методы разбора массива
- Библиотека NumPy: способы преобразования матриц
- Библиотека Panda: индексация и выборка данных
- Библиотека Panda: использование функций, группировка, сортировка
- Базовая визуализация данных с помощью Matplotlib
- Расширенная визуализация с помощью Matplotlib
- Визуализация с Seaborn
- Мастер-класс: исследовательский анализ (EDA)
- Курсовая работа. Подготовка аналитического отчета на основе имеющихся данных, который поможет производителям образовательных программ эффективно выстроить стратегию обновления и улучшения курсов
- Чтение и запись данных: CSV, XLSX
- Основы SQL
- Чтение и запись данных: JSON, MongoDB
- Работа со строками
- Курсовая работа. Часть 1. Подготовка аналитического отчета для отдела кадров. На основании проведенных анализов необходимо дать рекомендации отделу кадров по стратегии подбора персонала и взаимодействия с сотрудниками
- Курсовая работа. Часть 2. Подготовка аналитического отчета для SMM-отдела компании Skillbox на основе аудитории Skillbox ВКонтакте
- Статистика и теория вероятностей
- Основы статистики и теории вероятностей
- Как лгать со статистикой
- Основы математики для информатики
- Основные математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
- Основные математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты
- Функции переменной, их свойства и графики
- Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции
- Аппроксимация и преобразование функций: сдвиг, растяжение, сжатие
- Аппроксимация и работа с производными
- Функции нескольких переменных, их свойства и графики
- Частные производные функций многих переменных
- Векторы и матрицы. Градиент
- Линейная регрессия и системы линейных уравнений
- Разложение матриц. Собственные векторы и значения
- Машинное обучение. Первый уровень
- Основные концепции машинного обучения (ML)
- Жизненный цикл проекта машинного обучения
- Регрессия: измерения качества, преобразование входных данных
- Регрессия: регуляризация и градиентный спуск
- Классификация: kNN, наивный байесовский классификатор, деревья решений
- Классификация: Измерения качества классификации и мультиклассовая классификация
- Группировка
- Дополнительные методы: Даунскейлинг
- Дополнительные техники: Буст и стейкинг
- Введение в Каггле
- Курсовая работа. Анализ данных от телекоммуникационных компаний и прогнозирование оттока пользователей на основе демографических данных, услуг, которые они используют, продолжительности использования услуг, способа оплаты и суммы
- Машинное обучение. Средний уровень
- Введение в нейронные сети
- Обучение нейронных сетей
- Нейронные сети на практике
- Сверточные нейронные сети для задачи классификации изображений: введение в свертки (многоканальные свертки, рецептивные поля)
- Сверточные нейронные сети для задачи классификации изображений: расширенные сверточные операции (сетевая архитектура VGG и ResNet, задача переноса обучения для сверточных сетей)
- Семантическая сегментация: слабая локализация и полностью сверточные нейронные сети (FCN)
- Семантическая сегментация: передовые архитектуры FCN для семантической сегментации
- Обнаружение объекта. Задания с классификацией и локализацией
- Обнаружение объекта. Анализ и реализация архитектуры R-CNN
- Обнаружение объекта. Анализ популярных архитектур (Fast/Faster R-CNN, YOLO, SSD) и знакомство с TensorFlow Object Detection API
- От дискриминационных моделей к передаче генеративного стиля
- Генеративные состязательные сети
- Введение в НЛП
- НЛП на нейронных сетях. Рекуррентные нейронные сети, классификация текстов
- НЛП на нейронных сетях. Языковые модели, внимание, преобразователь
- Укрепляющая тренировка. Q-обучение
- Укрепляющая тренировка. Глубокое Q-обучение
- Ускорение и оптимизация нейронных сетей
- Внедрение моделей DL в производство
- Введение в рекомендательные системы и проблемы ранжирования
- Современные подходы к построению рекомендательных систем
- Универсальное знание программирования
- Как стать отличным программистом
- Оформление электронных рассылок. Советы на реальных примерах
- Состояние мягких навыков
- Как мы создавали карту развития для разработчиков
- Как общаться по электронной почте и эффективно работать с электронной почтой
- повышает вашу эффективность
- Споры по поводу первого языка программирования
- Саморазвитие: как я не сидел на двух стульях и нашел третий
- Подход к производительности, основанный на данных — выводы из данных миллиона человек
- HTTP-протокол
- Введение в алгоритмы
- Английский для IT-специалистов
- ИТ-резюме и CV
- Собеседование при приеме на работу: вопросы и ответы
- Командная работа
- Общение на рабочем месте
- Деловое письмо
- Разработка программного обеспечения
- Разработка концепции системы и SRS
- Дизайн
- Разработка и тестирование
- Развертывание и обслуживание
Выпускные проекты
- Система рекомендаций для интернет-гипермаркета Instacart
Конкурс проектов на платформе Kaggle. Вы используете анонимные данные о заказах клиентов, чтобы предсказать, какие продукты будут в следующей проверке. Создать рекомендательную систему для сайта и рекламных коммуникаций.
- Система распознавания эмоций
Конкурс проектов на платформе Kaggle. Это предполагает написание воспроизводимого кода, формирующего csv-файл ответов, где для каждого изображения с лицом человека указывается его наиболее вероятная эмоция. В результате вы реализуете собственный проект в компьютерном зрении.
Ваше резюме после обучения
- Нанять специалиста по машинному обучению
- Зарплата от: 100 000 ₽
Профессиональные навыки:
- Знание Python для машинного обучения
- Применение алгоритмов машинного обучения
- Работа с разными источниками данных: CSV, XML и XLS
- Написание рекомендательных систем
- Работа с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 и SQL
- Работа с нейронными сетями
- Работает с библиотеками pandas, numpy, matplotlib
Диплом Skillbox
Он подтвердит, что вы прошли курс, и будет дополнительным аргументом при приеме на работу.
2 место. Нетология
Компьютерщикhttps://netology.ru
Стоимость: 129 900 ₽ или договор рассрочки на 24 месяца — 5 412 ₽/мес
Узнайте, как преобразовать необработанные данные в полезную информацию для принятия стратегических решений
- Формат обучения — Вебинары и очные лекции в Москве
- Документ — Диплом о профессиональной переподготовке
Курс поможет вам
Перейдите в высокооплачиваемую профессию, которая не устареет через 10 лет
Заложите основы своего развития в профессии, востребованной во всех отраслях
Осваивайте ключевые технологии и опережайте потребности рынка
Вы станете востребованным специалистом сразу после обучения и не потеряете накопленные знания и навыки
Живите опытом 2-3 лет самостоятельного изучения информатики
Получите знания в концентрированном формате и с обратной связью от экспертов-практиков из ведущих компаний
Чем занимается специалист по данным
Data Scientist создает и обучает прогностические модели, используя алгоритмы машинного обучения и нейронные сети, чтобы помочь компаниям обнаруживать скрытые закономерности, предсказывать будущие изменения и оптимизировать ключевые бизнес-процессы.
И вы также получите
Более 10 кейсов в портфолио
Выполните 80 домашних заданий с отзывами экспертов, а также онлайн-лабораториями и тестами
Доступ к профессиональной среде
Помогаем найти единомышленников и будущих коллег
Помогите найти работу
Поможем написать резюме, подготовимся к собеседованию, проконсультируем по переезду
Кому будет полезен этот курс
Новички в информатике
С нуля овладейте знаниями и навыками, необходимыми для работы специалистом по данным, и получите новую востребованную профессию.
Разработчики
Курс является хорошей отправной точкой для перехода от программирования к науке о данных и анализу больших данных. Вас ждет много практической работы, кейсов и новых полезных контактов.
Аналитики
Вы узнаете, как максимально эффективно использовать большие наборы данных для быстрой проверки гипотез и построения прогнозов. Систематизируйте знания и погрузитесь в науку о данных.
Что вы хотите узнать
Запустить SQL
Научитесь писать запросы, работать с данными в БД без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
Используйте Python и библиотеки
Автоматизируйте работу с большими массивами, получайте данные из внешних источников, обосновывайте выводы, сделанные на основе данных
Проверка данных и выявление проблем
Обрабатывайте текстовые данные, чтобы передать их алгоритмам машинного обучения, генерируйте новые значимые функции
Создавайте модели машинного обучения
Быстро строить модели и проверять гипотезы, строить систему рекомендаций и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных
Использование математики
Овладеть необходимым математическим аппаратом для продуктивной работы с компьютерными моделями, машинным обучением и нейронными сетями
Ведущий проект ДС
Структурирование результатов, формулирование гипотез, выявление потребностей, поиск приложений для машинного обучения
Структура программы
Часть 1. Сбор и подготовка данных (SQL и Python)
Программа построена от простого к сложному. Первый модуль научит вас понимать, откуда брать данные и как находить взаимосвязи между ними.
Вы узнаете, как писать SQL-запросы для извлечения данных из репозиториев, а не тратить время разработчиков или администраторов на поиск информации.
Научитесь быстро создавать исследовательский материал, чтобы получать информацию для принятия решений. Изучите основы проверки статистических гипотез, чтобы не делать других выводов «потому что так было всегда» или «так кажется».
Часть 2. Обработка данных и создание признаков для моделей (Feature Engineering)
Научитесь проверять данные на полноту, целостность, шум, ошибки, выбросы и пробелы, а также работать над проблемами, чтобы делать прогнозы, достаточно точные для принятия решений. Обрабатывайте текстовые данные, чтобы передать их алгоритмам машинного обучения и сэкономить время заказчика.
Стройте деревья решений, модель логистической регрессии, используйте Random Forest в задачах классификации, стройте линейную и полиномиальную регрессию — словом, знайте, где искать и чего ожидать от работающих и математически обоснованных методов решения бизнес-задач.
Часть 3. Суперсила: машинное обучение для 5 ключевых приложений
В этом модуле вы узнаете, как построить рекомендательную систему, чтобы решить проблему нехватки данных, вернуть клиентов и увеличить средний чек.
Решите проблему распознавания и трансформации изображений, чтобы распознавать самые привлекательные товары на полках.
Выбирайте функции для анализа изображений: лица, почерк, свойства объектов, чтобы преобразовать рукописный текст в электронный или распознать постоянных клиентов.
Обучите нейронную сеть там, где стандартного машинного обучения уже недостаточно.
Программа
SQL и поиск данных
В идеальном мире специалист по данным получает готовые данные для построения моделей, но мир не идеален. Вы узнаете, как использовать SQL для извлечения данных из базы данных, фильтрации, агрегирования, а также импорта и экспорта.
10 часов теории
25 часов обучения
- Архитектура и структура баз данных (БД)
- Простые поиски, объединения, агрегаты
- Базовые команды в SQL и встроенные аналитические функции
- Импорт и экспорт данных через программы SQL и ETL
- Принципы работы с различными специфическими базами данных
- Базовые библиотеки для подключения к базе данных из Python
- Функции SQL и их аналоги в пандах
- Подготовка и сдача окончательного проекта
- Python, статистика и математика для анализа данных
Вы узнаете, как использовать основные инструменты и подходы Python, чтобы начать работу с данными. Изучите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных и узнайте, как реализовать это в Python.
20 часов теории
30 часов обучения
- Основы Python и Git (арифметика)
- Основные типы данных и циклы
- Функции и классы
- Расширенные типы данных: массивы, наборы, словари
- Python для анализа данных: numpy и scipy
- Python для анализа данных: панды
- Лаборатория Питона
- Основы линейной алгебры и теории множеств + реализация на Python
- Методы математической оптимизации + Реализация на Python
- Основы описательной статистики + реализация на Python
- Статистический анализ данных + реализация на Python
- Лабораторная работа с математической статистикой
- Подготовка и сдача окончательного проекта
- Функциональная инженерия и предварительная обработка данных
Как только данные получены, их нужно изучить, выявить закономерности, а также подготовить для создания модели. Вы научитесь визуализировать данные, проверять их на целостность, валидность, полноту, удалять шумы, пропущенные значения, работать с измерениями и создавать функции для моделей.
15 часов теории
22 часа обучения
- Выбор метода визуализации для задачи
- Matplotlib, инструмент визуализации морской среды
- Проверка и очистка данных с помощью pandas и numpy
- Осуществлять одномерный и рекурсивный выбор функций и выбор функций на основе моделей
- Методы оценки значимости и выбора признаков и их использование
- «Проклятие размерности», основные алгоритмы и принципы их работы
- Использует алгоритмы sklearn
- Математика для анализа данных
Чтобы увидеть закономерности в больших объемах данных, аналитик полагается на линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятностей. Если специалист не разбирается в этих областях, гипотезы и выводы будут неточными.
18 часов теории
18 часов обучения
- Линейная алгебра
- Математический анализ
- Теория вероятности
- Построение модели
Вы узнаете, как создавать базовые модели обучения с учителем и без учителя, а также ансамбли моделей. Кроме того, вы сможете выбирать метрики для оценки качества модели, итеративно улучшать ее и бороться с переоснащением.
40 часов теории
21 час обучения
- Линейные методы, логистическая регрессия и SVM
- Деревья решений
- Линейная и полиномиальная регрессия
- Алгоритмы кластеризации
- Способы улучшения качества модели
- Функции потерь и оптимизация
- Оцените точность модели, переоснащение, регуляризацию
- Улучшение качества модели
- Управление компьютерными проектами
Вы научитесь планировать разработку проектов по науке о данных, а также грамотно доносить результаты исследований до заказчиков.
2 часа теории
6 часов обучения
- Организация проекта
- Составление отчетов об исследованиях
- Рекомендовать системы
В этом и следующих блоках вы будете использовать то, что узнали в различных областях машинного обучения. В этом блоке вы научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также комбинировать их.
12 часов теории
8 часов обучения
- Неперсональные рекомендательные системы
- Рекомендации на основе контента
- Совместная фильтрация
- Гибридные алгоритмы
- Распознавание изображений, машинное зрение
Вы освоите основные методы машинного зрения — извлечение признаков, поиск изображений, сегментацию, обнаружение объектов — а также научитесь строить нейронные сети.
20 часов теории
12 часов обучения
- Поиск изображений
- Сегментация изображения, обнаружение объектов
- Применение сверточных нейронных сетей для задач сегментации и обнаружения
- Применение рекуррентных сетей в задачах обработки изображений
- Генеративные конкурентные сети (GAN)
- Обработка естественного языка (NLP)
Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, распределительную семантику и поиск информации, научитесь уменьшать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты.
18 часов теории
10 часов обучения
- Морфологический и синтаксический анализ
- Методы уменьшения размерности в векторной модели. Сбор информации
- Тематическое моделирование (LSA, LDA, HDP)
- Распределительная семантика (word2vec, GloVe, AdaGram)
- Счетные языковые модели и вероятностные языковые модели. ЛСТМ. Машинный перевод
- Генерация текста (генерация естественного языка)
- Проблема классификации в AOT
- Последний хакатон
Завершим обучение соревнованием с однокурсниками: в составе мини-команды, в течение ограниченного периода и на основе наборов данных от крупных игроков рынка, вы должны решить задачи по прогнозированию продаж или оптимизации производства, используя все полученные знания и навыки в ходе.
Интеграция и использование решений машинного обучения в бизнесе обычно предполагает командную игру, поэтому хакатоны полезны и как тренировка необходимых soft skills.
8 часов обучения
Дипломная работа
В рамках дипломного проекта вы сможете построить ML-модель для решения текущих профессиональных задач: это может быть система прогнозирования продаж, распознавание объектов на изображении или видео, анализ временных рядов, анализ больших объемов текста, и так далее
Если у вас на данный момент нет идей для вашего проекта (или доступа к необходимым данным), мы предложим вам обучающий кейс в интересующей вас области на основе реального набора данных других компаний.
Задание выполняется самостоятельно под руководством специалистов курса и позволяет закрепить весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.
60 часов обучения
Гарантия возврата денег
У вас есть три класса, чтобы попробовать. Сообщите нам, если передумаете, и мы вернем полную сумму.
Ваше резюме после обучения
Специалист по данным
Достигнутые результаты
- Построил полносвязную нейронную сеть
- Создан чат-бот для поиска рейсов
- Классификатор изображений здания
- Рекомендовать системы для музыки и фильмов создан веб-сайт
- Создан готовый к внедрению мл-проект
Основные навыки
- Сбор и подготовка данных для анализа
- Создание нейронных сетей
- Генерация текста и изображений
- Построение рекомендательных систем
- Выбор и реализация алгоритма задачи
- Выбор и создание функций для модели
3 место. GeekBrains
Факультет искусственного интеллектаhttps://gb.ru
Стоимость: Договор рассрочки на 36 месяцев — от 3 885 ₽/мес
Пройдите обучение Data Science с нуля и получите востребованную профессию
По данным HeadHunter, за два года спрос на специалистов по данным удвоился. Используя методы машинного обучения, они строят прогнозы и повышают эффективность бизнес-процессов в любой отрасли. Мы помогаем вам стать таким специалистом с нуля и найти для вас работу.
После окончания учебы вы сможете работать по специальности
- Специалист по данным
- Аналитик данных
- Инженер по машинному обучению
- Специалист по компьютерному зрению
- НЛП специалист
Гарантия занятости оговаривается в договоре. Если после успешного обучения вы не найдете работу, мы вернем вам деньги
Учись по своим правилам
Две формы обучения:
- живые вебинары;
• видео лекции в записи.
Везде домашние задания и проверка их учителем. Выберите удобный формат после консультации с менеджером.
Программа обучения
Наша программа одна из самых полных и информативных. При этом в нем легко разобраться, ведь знания даются постепенно: от базовых инструментов к продвинутым.
380
часов образовательного контента и практики
12
портфолио проектов
2-3
вебинар в неделю
Учебный курс
Вам не обязательно проходить их, но они помогут вам лучше погрузиться в процесс обучения.
Видеокурсы: как учиться эффективно
Мы расскажем, как спланировать тренировки, чтобы сохранить интерес, получить максимальную пользу и все успеть.
7 часов видео
Основы математики
Вы сможете освежить базовые знания по математике и облегчить углубление в методы машинного обучения.
14 часов видео
Основы программирования
Узнайте об особенностях языков программирования и получите первый опыт написания кода.
17 часов видео
Основы Python
Для начинающих и опытных программистов: вы познакомитесь с инструментами разработки и освоите машинное обучение в Python.
17 часов видео
Данный. База
Давайте познакомимся с основными понятиями: репозиторий, коммит, тег, ветки, создание и клонирование репозитория, слияние веток, запрос истории изменений.
13 часов видео
Я год
I квартал
Программирование
Узнайте, как работать в Linux и создавать серверы в облачных сервисах AWS, искать информацию и основные операции с файлами, а также отслеживать операции сервера. Научитесь использовать язык запросов SQL, создавать и оптимизировать сложные запросы. Основные библиотеки Python, предназначенные для информатики: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.
Встреча декана со студентами
Основы Python
- Введение в Python
- Встроенные типы и операции с ними
- Функции
- Полезные инструменты
- Работа с файлами
- Объектно-ориентированного программирования
- ООП. Продвинутый уровень
- ООП. Полезные аксессуары
4 недели — 8 занятий
Линукс. Рабочая станция
- Введение установка ОС
- Настройка и знакомство с интерфейсом командной строки
- Пользователи. Управление пользователями и группами
- Запуск ОС и процессы
- Устройство файловой системы Linux. Понимание файла и каталога
- Введение в сценарии bash crontab и планировщики задач
- Управление пакетами и репозиториями. Основы сетевой безопасности
- Введение в докер
4 недели — 8 часов видео
Реляционные базы данных и основы MySQL
- Вебинар. Установите среду. DDL — Команды
- Видео урок. Управление базами данных. Язык запросов SQL
- Вебинар. Введение в проектирование баз данных
- Вебинар. CRUD-операции
- Видео урок. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных
- Вебинар. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных
- Видео урок. Сложные вопросы
- Вебинар. Сложные вопросы
- Видео урок. Транзакции, переменные, представления. Администрация. Хранимые процедуры и функции, триггеры
- Вебинар. Транзакции, переменные, представления. Администрация. Хранимые процедуры и функции, триггеры
- Видео урок. Оптимизация запросов. NoSQL
- Вебинар. Оптимизация запросов
6 недель — 12 занятий
Библиотеки Python для науки о данных: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
- Введение
- Расчеты с Numpy. Работа с данными в пандах
- Визуализация данных в Matplotlib
- Управляемое обучение в Scikit-learn
- Неконтролируемое обучение в Scikit-learn.
- Неконтролируемое обучение в Scikit-learn и знакомство с итоговым проектом
- Консультация по финальному проекту
5 недель — 10 занятий
Проекты
- Прогноз цен на недвижимость
II квартал
Сбор данных и статистические исследования
Ознакомьтесь с теорией вероятностей и математической статистикой. Узнайте, как выполнять корреляционный, дисперсионный и регрессионный анализ. Научитесь работать с сервисами RESTful/SOAP, форматами XML и JSON в Python, а также ознакомьтесь с особенностями открытых данных (OpenData).
Библиотеки Python для науки о данных: продолжение
- Введение в проблему классификации. Постановка задачи и подготовка данных.
- Анализ данных и проверка статистических гипотез.
- Построение классификационной модели.
- Оценка и интерпретация полученной модели. Обсуждение курсового проекта.
2 недели — 4 занятия
Методы сбора и обработки данных из Интернета
- Основы клиент-серверного взаимодействия. API парсинга
- Разбор HTML. Прекрасный суп, MongoDB
- Системы управления базами данных MongoDB и SQLite на Python
- Разбор HTML. XPath
- Колючий
- Парсинг изображений и файлов
- Селен в питоне
- Работа с данными
4 недели — 8 занятий
Введение в исчисление
- Вводный урок
- Куча. Правопреемство. Часть 1
- Куча. Правопреемство. Часть 2
- Ограничение функции. Часть 1
- Ограничение функции. Часть 2
- Производная функции одной переменной. Часть 1
- Производная функции одной переменной. Часть 2
- Производная функции нескольких переменных. Часть 1
- Производная функции нескольких переменных. Часть 2
- Интеграл. Ряды. Часть 1
- Интеграл. Ряды. Часть 2
5 недель — 11 занятий
Теория вероятностей и математическая статистика
- Случайные события вероятные события. Условная возможность формула Байеса
- Дискретные случайные величины. Закон распределения вероятностей. Биномиальный закон распределения. Распространение яда
- Основы математической статистики. Количественные характеристики населения. Графическое представление данных
- Непрерывные случайные величины. Функция распределения и функция плотности. Нормальное распределение. Центральная предельная теорема
- Проверка статистических гипотез. Р значения. Доверительные интервалы
- Связь между величинами. Показатели корреляции. Корреляционный анализ. Проверить на нормальность
- Линейная регрессия. Двухвыборочный t-критерий. A/B-тестирование
- Дисперсионный анализ. Метод главных компонент. Логистическая регрессия
4 недели — 8 занятий
Проект
- Сбор информации по заданным критериям
- Исследовательский анализ данных (EDA) на основе полученной информации
3 квартал
Математика для специалистов по данным
Рассмотрим математические аспекты алгоритмов, используемых в науке о данных: линейная и логистическая регрессия, градиентный спуск, ближайшие соседи, кластеризация, деревья решений, случайный лес, повышение градиента. Понять, как работают алгоритмы на математическом уровне.
Линейная алгебра
- Линейное пространство
- Матрицы и матричные операции
- Линейные преобразования
- Системы линейных уравнений
- Сингулярное разложение матриц
3 недели — 5 занятий
7 часов образовательного контента, 15 часов практики
Алгоритмы анализа данных
- Алгоритм градиентного спуска линейной регрессии
- Масштабирование функций. L1 и L2 регуляризация. Стохастический градиентный спуск
- Логистическая регрессия потеря журнала
- Алгоритм построения деревьев решений
- Случайный лес
- Повышение градиента (AdaBoost)
- Классификация с КНН. Кластеры K-средних
- Снижение размерности данных
4 недели — 8 занятий
Проект
- Построение модели кредитного скоринга для банка
IV квартал
Машинное обучение
Мастер Python: от основ программирования до автоматизации, сбора, обработки, анализа и визуализации данных.
Машинное обучение в бизнесе
- Data-driven подход на примере задачи маршрутизации запросов в хелпдеск
- Профилирование пользователей. Сегментация: неконтролируемое обучение (кластеризация, LDA/ARTM), контролируемое (мульти/бинарная классификация)
- Взаимосвязь между бизнес-показателями и метриками DS
- Возвышающее моделирование
- Проблема оттока: варианты постановки, возможные решения
- Аналогичная задача
- Интерпретация предсказаний модели (SHAP): объяснение поведения модели на отдельных наблюдениях
- Тестирование модели на практике: A/B-тестирование
- Интеграция. Последний проект
5 недель — 10 занятий
Рекомендовать системы
- Введение, примеры задач, расчеты бизнеса и машинного обучения
- Базовые линии и детерминированные алгоритмы «элемент-элемент
- Совместная фильтрация
- Системы рекомендаций на основе контента
- Поиск похожих товаров и пользователей. Гибридные рекомендательные системы
- Двухуровневые рекомендательные модели
- Рекомендует системы в бизнесе
- Консультация по курсовому проекту
4 недели — 8 занятий
Видеокурс от Мегафон + курсовой проект
- Видео теория
- Курсовой проект
2 недели — 2 занятия
Проект
- Система рекомендаций для интернет-магазина
- Прогноз оттока подписчиков
- Алгоритм определения вероятности подключения услуги
5 квартал
Нейронные сети
Узнайте, как решать проблемы Macne Learning с данными социальных сетей, геоданными, графиками и нейронными сетями. На практике ознакомьтесь с фреймворками для разработки нейросетей: Tensorflow, Keras, PyTorch.
Введение в нейронные сети
- Основы обучения нейронных сетей
- Керас
- ТензорФлоу
- Сверточные нейронные сети
- Рекуррентные нейронные сети
- Сегментация
- Обнаружение объекта
- ГАН
4 недели — 8 занятий
Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей
- Введение в PyTorch
- CNN и LSTM для распознавания действий человека
- Генеративно-состязательные сети (GAN): генеративные сети
- Сегментация изображения
- Распознавание лиц и распознавание эмоций
3 недели — 5 занятий
Проект
- Распознавание и классификация изображений
6 квартал
Задачи ИИ
Изучите передовые архитектуры сверточных нейронных сетей, обработку естественного языка и компьютерное зрение.
Введение в обработку естественного языка
- Предварительная обработка текста
- Создайте функциональное пространство
- Встраивание фасттекста word2vec
- Тематическое моделирование. ЭМ-алгоритм
- Маркировка частей речи, NER, извлечение отношения
- Текстовая классификация. Анализ тональности текста
- Сверточные нейронные сети для анализа текста
- Рекуррентная нейронная сеть RNN LSTM GRU
- Языковое моделирование
- Модель seq2seq машинного перевода и механизм внимания
- Модель Трансформер-1
- Модель Трансформер-2
- BERT и модель GPT
- Трансферное обучение
- Консультация по курсовому проекту. Создание чат-бота в Telegram
- Консультация по курсовому проекту. Создание чат-бота в Telegram
8 недель — 16 уроков
Глубокое обучение в компьютерном зрении
- Обработка изображений и компьютерное зрение
- Сверточные нейронные сети (CNN)
- Расширенные архитектуры сверточных нейронных сетей
- Семантическая сегментация
- Обнаружение объекта
- Метрическое обучение
- Обработка видео
- Синтез изображений
4 недели — 8 занятий
Проект
- Определение эмоциональной окраски текста и классификация текстов
- Приложение, которое анализирует объекты на камере
- Чат-бот на основе искусственного интеллекта, который может общаться на любые темы
II квартал
Специализация
Изучите платформу PyTorch и погрузитесь в компьютерное зрение и обработку естественного языка.
Введение в компьютерное зрение от Nvidia
- Обработка изображений и компьютерное зрение
- Сверточные нейронные сети
- Расширенные архитектуры сверточных нейронных сетей
- Семантическая сегментация
- Обнаружение объекта
- Метрическое обучение
- Обработка видео
- Синтез изображений
4 недели — 8 занятий
12 часов образовательного контента, 24 часа практики
Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей
- Введение в PyTorch
- Распознавание действий человека. Сверточная нейронная сеть (CNN) и LSTM.
- Генеративно-состязательные сети (GAN): генеративные сети
- Сегментация изображения
- Распознавание лиц и эмоций
3 недели — 5 вебинаров
10 часов теории, 15 часов практики
Введение в обработку естественного языка
- Предварительная обработка текста
- Создайте функциональное пространство
- Распознавание именованных объектов (NER) с тегами частей речи. Извлечение отношений
- Текстовая классификация. Анализ тональности текста
- Сверточные нейронные сети для анализа текста
- Рекуррентные нейронные сети. ЛСТМ. Управляемые повторяющиеся единицы (GRU)
- Модель трансформер
- Модель БЕРТ
- Консультация по курсовому проекту. Создание чат-бота в Telegram
4 недели — 10 занятий
15 часов теории, 30 часов практики
Проект
- Приложение, которое анализирует объекты на камере
- Чат-бот на основе искусственного интеллекта, который может общаться на любые темы
Вне квартала
Предметы с индивидуальным выбором даты начала
Вы можете сами составить часть расписания и настроить интенсивность тренировок.
Подготовка к поиску работы
- Как написать резюме, чтобы его заметили
- Создайте карту поиска работы
- Зачем нужны сопроводительные письма
- Чего ожидать на собеседовании с HR
2 недели — 4 занятия
История развития
- Историческая справка
- Три парадигмальных подхода в них
- Мифы и факты
- Философия сознания и краткое введение в нейрофизиологию
- Методы
- Приложения
- Родственные технологии и дальнейшее развитие
3 недели — 7 занятий
Алгоритмы и структуры данных в Python
- Введение в алгоритмы и простые алгоритмы в Python
- Циклы, рекурсия, функции
- Матрицы
- Эмпирическая оценка алгоритмов
- Коллекции. Модуль сбора
- Работа с динамической памятью
- Алгоритмы сортировки
- Прилавок
- Деревья. Хэш-функции
5 недель — 9 занятий
Введение в высшую математику
- Элементарная алгебра
- Введение в аналитическую геометрию. Графики на плоскости
- Элементы теории вероятностей
- Введение в линейную алгебру
2 недели — 4 занятия
Анализ спортивных данных. Платформа Kaggle
- Введение в анализ спортивных данных, анализ разведывательных данных.
- Обзор наиболее важных алгоритмов машинного обучения, используемых в соревнованиях
- Построение надежных схем проверки решения, оптимизация целевых расчетов
- Консультация №1
- Разработка функций, выбор функций. Часть 1
- Разработка функций, выбор функций. Часть 2
- Настройка гиперпараметров, построение ансамблей алгоритмов.
- Консультация №2.
- Курсовой проект: соревнование по kaggle в классе
9 недель — 9 уроков
Язык R для анализа данных
- Начало работы в R
- Обработка данных для анализа
- Исследовательский анализ данных в R
- Статистический анализ в R. Доверительный интервал и проверка гипотез
- Статистический анализ в Р. Анова. Регрессивный анализ.
3 недели — 5 занятий
Визуализация данных в таблице
- Знакомство с основными функциями Tableau Desktop
- Расчеты и графики
- Сложные расчеты
- Использование TabPy для интеграции Python в Tableau
2 недели — 4 занятия
Сверточные нейронные сети в компьютерном зрении
- Введение в сверточные нейронные сети
- Влияние параметров архитектуры на свойства нейронной сети.
- Применение сверточных нейронных сетей в компьютерном зрении
2 недели — 3 занятия
Проекты
- Конкурс на сайте Kaggle
Начало формы
Конец формы
Открытое образование
Введение в искусственный интеллектhttps://openedu.ru
Стоимость: нет информации
Он носит вводный характер и знакомит учащихся с основами информатики и принципами искусственного интеллекта. Будет интересно и полезно не только тем, кто уже знаком с основами анализа данных и программирования, но и тем, у кого нет бэкграунда в этой области.
За последние десятилетия накопились большие объемы данных во многих областях науки и промышленности, также начали развиваться методы машинного обучения для извлечения знаний и экономической выгоды из этих данных. Сегодня методы анализа данных позволяют решать настолько сложные задачи, что по отношению к ним все чаще используется термин «искусственный интеллект”.
Задача состоит в том, чтобы дать учащимся базовое представление о методах искусственного интеллекта, познакомить их с терминологией и научиться использовать некоторые из методов для решения простых задач.
Состоит из коротких видеолекций продолжительностью от 5 до 15 минут. После каждого фрагмента лекции предлагаются неоценочные вопросы для понимания прослушанного материала. Если вы не можете ответить на вопрос, настоятельно рекомендуем вам прослушать фрагмент еще раз, а затем просто перейти к следующему фрагменту лекции.
Программа
- Введение в искусственный интеллект
- Введение в машинное обучение
- Машинное обучение в задачах классификации
- Введение в машинное обучение: кластеризация и визуализация данных
- Введение в теорию вероятностей
- Введение в математическую статистику
- A/B-тестирование
- Основы визуализации данных
- Введение в нейронные сети
- Нейронные сети в задачах распознавания изображений
- Нейронные сети в задачах стилизации изображений
- Другие задачи искусственного интеллекта: Рекомендовать системы и правила ассоциации
Результаты обучения
В результате освоения курса слушатели узнают:
- Обучайте простые модели на готовых данных в Orange
- Интерпретация статистических данных
- Проводить интеллектуальный анализ данных
- Поймите самые важные ошибки в рассуждениях, основанных на данных
- «Отличить случайное от неслучайного» — проверка гипотез
- Визуализируйте результаты исследований правильно
УНИВЕРСИТЕТ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ И НЕЙРОННЫЕ СЕТИhttps://neural-university.ru
Цена: 154 900 руб
Станьте разработчиком Middle AI за 7 месяцев и реализуйте свой собственный нейросетевой проект!
ЧТО БУДЕТ РЕЗУЛЬТАТОМ ОБУЧЕНИЯ
Вы станете Middle AI разработчиком за 7 месяцев вместо 2 лет самообучения
Сильные навыки написания нейронных сетей
За 7 месяцев вы освоите более 32 реальных нейронных сетей: от самых простых до самых новых и сложных нейронных сетей
Реализовал нейросетевой проект для себя или своей компании
На курсе вас ждет индивидуальная работа с ментором для достижения результата и консультации по реализации собственного проекта
Классное портфолио, диплом и рекомендации по трудоустройству
Вы получите все необходимое, чтобы начать работать в области машинного обучения или получать более интересные задачи и более высокую зарплату на своем нынешнем месте
Программа
Основы Python
- Синтаксис
- Нампи
- Часть 1
- Часть 2
- Matplotlib и Seaborn
- Функции и модули
Базовая математика
- Матрицы и функции
8. Множества, бинарная логика, комбинаторика
9. Теория вероятностей и статистика. Часть 1
10. Теория вероятностей и статистика. Часть 2
Нейронные сети
- Введение в нейронные сети
12. Полносвязные сети, обучающие и тестовые наборы
13. Сверточные нейронные сети
14. Обработка текста с помощью нейронных сетей
15. Рекуррентные нейронные сети и одномерные сверточные сети для обработки текстов
16. Нейронные сети для решения проблемы регрессии
17. Полностью связанные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
18. Прямые и сверточные нейронные сети для обработки аудиосигналов
19. Автоэнкодеры
20. Вариационные автоэнкодеры, генеративные модели на основе автоэнкодеров
21. Генеративно-состязательные сети
22. Введение в генетические алгоритмы
23. Генетические алгоритмы обучения нейронных сетей
24. Сегментация изображения
25. Алгоритмы кластеризации данных
26. Обучение с подкреплением
27. Генерация текста
28. Сегментация текста
29. Обнаружение объектов
30. Распознавание речи
Интеграция в производство
- Описание основных источников данных
32. Варианты хранения данных (структурированные, неструктурированные, бинарные)
33. Типы хранения данных
34. Методы получения данных из исходных систем
35. Парсинг в Интернете
36. Вторая и третья нормальные формы
37. Структура данных ключ-значение
38. Форма данных
39. Марш данных
40. Инструменты для построения компьютерных моделей
Академия IT
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТhttps://academiait.ru
Стоимость: бесплатно
- Глубокое обучение
- Введение
- Расширенный поток
- Машинное обучение. Лекции
- Глубокое обучение
Stepik
Быстрый старт в искусственном интеллектеhttps://stepik.org
Стоимость: бесплатно
Курс поможет вам войти в мир искусственного интеллекта, станет тем самым «быстрым стартом», который позволит вам познакомиться со сферой ИИ, а в дальнейшем начать исследования и/или карьеру в этой области.
Онлайн-курс познакомит вас с фундаментальными областями искусственного интеллекта. Курс охватывает такие темы, как алгоритмы машинного обучения, нейронные сети, обработка текстов и многие другие.
Курс рассчитан на четыре недели — по одной неделе на модуль. Каждый урок состоит из видеолекций по определенной теме, а также практических заданий, которые помогут закрепить пройденный материал на практике.
Программные модули:
- Модуль 1: Машинное обучение
- Модуль 2: Компьютерное зрение
- Модуль 3: Обработка естественного языка
- Модуль 4: Математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте
Это первая часть интенсивной программы обучения спортивному программированию и AI RuCode Festival, реализуемой Московским физико-техническим институтом совместно с Фондом развития Физтех-школ при поддержке Фонда президентских грантов.
Для кого этот курс
Курс рассчитан на учащихся старших классов общеобразовательной школы и студентов младших и старших курсов технических специальностей, имеющих базовые знания в области программирования и желающих развиваться в области искусственного интеллекта.
Программа курса
Машинное обучение
- Введение
- Линейные алгоритмы
- Расчеты
- Алгоритмы. Выбор модели
- Домашнее задание
Компьютерное зрение
- Нейронные сети: основы
- Сверточные нейронные сети
- практика: классификация картинок
- Задачи видения данных
- Популярные архитектуры (ResNet), дообучение нейросети
- Домашнее задание
Обработка естественного языка
- Введение в НЛП
- Извлечение признаков
- Порядковая конструкция
- Рекуррентные нейронные сети
- Рекуррентные нейронные сети на практике
- Домашнее задание
Математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте
- Мы создаем быстрое и простое решение. Жадный алгоритм
- Мы создаем быстрое и простое решение. Вероятностный подход
- Мы создаем быстрое и простое решение. Эмпирические наблюдения
- Колебания простых решений
- Классификация по статистике подсчета
- Окончательное тестирование
Udemy
Искусственный интеллект и машинное обучение + основы Python https://www.udemy.com
Цена: 7 990 руб.
Научитесь разбираться в технологиях искусственного интеллекта, машинном обучении и нейронных сетях, а также основах программирования на Python
Что вы хотите узнать
- Уметь различать машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети
- Узнайте, в каких областях используются технологии искусственного интеллекта и машинного обучения и какое будущее ждет искусственный интеллект
- Вы сможете решать простые задачи из реальной жизни, используя алгоритмы машинного обучения в Excel и Python
- Изучите основы программирования на Python
- Узнайте, где найти данные для анализа
- Создайте нейронную сеть для предсказания изображений
Программа:
Введение
- История развития
Простые концепции
- Разница между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением
- Примеры использования AI, ML и DL в различных сферах
Основные задачи и методы машинного обучения
- Контролируемое и неконтролируемое обучение
- Регрессия. Метод наименьших квадратов. Пример решения в Excel.
- Классификация.
- Метод k-ближайших соседей. Решение задачи классификации.
- Группировка.
Ансамбль в машинном обучении
- Ансамбли.
- Комитет большинства.
- Упаковка.
- Случайный лес
Будущее ИИ завершение теоретической части
Основы программирования на Python
- Для тех, кто знает основы Python
- Установка питона. Распространение Анаконды.
- Основные команды в Python
- Оператор «если-иначе
- Пока заявление. Функция ввода
- Струны
- Списки и операции с ними
- Словари и операции с ними
Построение моделей машинного обучения в Python
- Прогнозирование цен на квартиры с помощью линейной регрессии
- Прогнозировать ВВП по ценам на нефть, используя линейную регрессию
- Выжившие на Титанике. Модель классификации с использованием машин опорных векторов
- Выжившие на Титанике. Дерево решений, модели случайного леса и бэггинга
- Нейронные сети. Предсказание образов одежды.
Бонус. Где найти данные для машинного обучения
- открытые наборы данных для задач машинного обучения
Мы расскажем вам об основных понятиях искусственного интеллекта и машинного обучения. Вы познакомитесь с основными типами, алгоритмами и моделями, используемыми для решения совершенно разных задач, и мы даже построим собственную нейронную сеть. Мы даже попробуем вместе создать модели регрессии и классификации для решения конкретных практических примеров в Excel — для тех, кто не хочет ничего программировать.
Этот курс может стать ступенькой для вашей карьеры в области искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных. Исходя из этого, в будущем вы сможете выбрать конкретное направление, в котором хотите развиваться и работать. Нельзя не упомянуть, что специалисты по ИИ и Большим Данным сегодня являются одними из самых высокооплачиваемых и востребованных на рынке (по разным оценкам сегодня на мировом рынке около 300 000 специалистов по ИИ, при этом спрос на них очень большой) миллионов).
aisimple
Курс по нейронным сетям на Python для начинающих https://school.aisimple.ru
Цена: 7 900 ₽
Кому это нужно?
Подходит всем:
- если вы закончили школу и имеете представление об основах математики, никаких трудностей не возникнет.
- если вы студент, который мечтает заработать на бурно развивающемся рынке нейросетей и специалистов в области компьютерных наук, вы — тот человек, который вам нужен!
- если вы специалист и хотите получить большую часть знаний в практическом пакете и в короткие сроки повысить свою ценность на рынке труда, зарегистрируйтесь или посетите бесплатный вебинар.
О чем?
Полный месячный курс по нейронным сетям
- Основы искусственного интеллекта
Теоретическая часть, которая начинается с самых основных понятий
- Основы математического анализа
Методы математической статистики, вычислительной математики
- Основы математического моделирования
Процесс моделирования, алгоритм создания нейронной сети или другой модели для решения практических задач
- Используемые технологии
Python и его библиотеки: Statsmodels, Pandas, Numpy, SciKit-Learn, Keras
Программа
Основы ИИ и практическая реализация
нейронные сети на Python/C++
Урок 1
Введение в ИИ и алгоритмы машинного обучения
- Введение
- Классификация методов
- Типы задач, решаемых с помощью ИИ
- Сравнительный анализ распространенных алгоритмов машинного обучения
- Искусственные нейронные сети
- Этапы нейросетевого моделирования
- Домашнее задание
Урок 2
Искусственные нейроны и алгоритмы обучения для нейронных сетей с прямой связью
- Искусственный нейрон
- Многослойная нейронная сеть с прямой связью
- Обучение нейронной сети (теория)
- Алгоритмы обучения искусственной нейронной сети прямого распространения
- Обучение нейронной сети с использованием алгоритма обратного распространения
- Способы нормализации переменных
- Домашнее задание
Урок 3
Решение проблемы аппроксимации LSM и прямого распространения NN
- Общая постановка задачи аппроксимации
- Решение задачи аппроксимации и прогнозирования с использованием ИНС (теория)
- Решите задачу аппроксимации с помощью метода МНК
- Решение задачи аппроксимации с помощью готового ПО на Python, реализация ИНС
- Решение задачи аппроксимации с использованием готовых программ на Python, реализация метода наименьших квадратов
- Домашнее задание
Урок 4
Основы программирования на Python без использования библиотек
- Основы нейросетевого программирования на Python/C++ (функции, библиотеки)
- Разработка ИНС прямого распространения на Python или C++ для решения задачи аппроксимации (последовательное кодирование)
- Домашнее задание
Урок 5
Решение проблемы классификации с использованием NN в Python
- Общая постановка задачи классификации
- Решение задачи классификации с помощью ИНС
- Решите задачу классификации, используя реализацию ANN в Python
- Домашнее задание
Урок 6
Нейронные сети Кохонена
- Нейронные сети Кохонена
- Самообучающийся алгоритм Н.С. Кохонена
- Алгоритм самоорганизации Н.С. Кохонена
- Постановка задачи кластеризации
- Практическая реализация Н.С. Кохонена на Python
- Домашнее задание
Урок 7
Пример базовой обработки данных
- Методы обработки выборки исходных данных
- Соблюдение используемой структуры
- Последовательность
- Репрезентативность
- Практическая часть — сверточные сети с использованием библиотек Keras/TensorFlow
- Диссертация (выбор темы)
Урок 8
Анализ итоговой работы
- Онлайн анализ экзаменационных работ
- Ответить на вопросы
Что вы хотите узнать
1
Основа знаний
Вы получите прочную основу базовых знаний в области логики, математической статистики и математического анализа.
2
Способность понимать, что ты делаешь
Вы сможете мыслить с точки зрения целесообразности использования того или иного метода для конкретных задач. Отсутствие слепого копирования чужих подходов.
3
Возможность создания собственных математических моделей
Возможность самостоятельного выполнения математического моделирования без использования готовых шаблонов, а также проверки работоспособности выбранного подхода и модели.
4
Научитесь решать реальные практические задачи
В ходе прохождения вы самостоятельно освоите основы языка программирования Python и сможете использовать основные библиотеки для решения задач прогнозирования, аппроксимации, распознавания образов
5
Возможность дальнейшего роста в рамках AI / DataScience
Получите возможность расти и развиваться в DataScience и/или искусственном интеллекте, приобретая базовые знания.
Лекториум
Искусственный интеллект для учащихся 9-11 классовhttps://www.lektorium.tv
Цена: 2000 ₽
Программа
Каждый урок сопровождается полезными ссылками на современные сервисы и проекты.
Глава 1
- Чем это может быть полезно творческим профессиям
- Введение
- Что такое ИИ, машинное обучение, нейронные сети
- Экспертное мнение мир будущего
Тест для первой части
Глава 2. Искусственный интеллект для медиарынка
- Использование в журналистике: от сортировки информации до выявления пропаганды
- Использование в видео и фото: поиск похожих, распознавание объектов, рисование видео с помощью нейросетей
- Использование в маркетинге и маркетинге влияния
- Мнение эксперта. Как ИИ помогает работать со смыслом
Тест для второй части
Глава 3
- ИИ для фэшн-индустрии: от рекомендательного сервиса до виртуальных стилистов
- Виртуальные примерочные в реальном времени
- Дизайн с искусственным интеллектом
- Мнение эксперта. Нейросеть для гардероба
Тест на третью часть
Глава 4. Искусственный интеллект для искусства
- Картины, нарисованные нейронной сетью
- В музыке
- В литературе
- Новое искусство: ИИ как художник
- Мнение экспертов новое искусство
- Мнение эксперта. Обнаружение подделок
Тест на четвертую часть
Глава 5. Какие навыки нужны и где их получить
- Где творческому человеку получить знания об ИИ
- Какие специальности возникают на стыке гуманитарных наук и искусственного интеллекта
- Как развить необходимые навыки вне университета
- Мнение эксперта. Хакатоны для гуманитариев
Тест на пятую часть
Microsoft
ИИhttps://news.microsoft.com
Стоимость: бесплатно
Благодаря новой инициативе Microsoft любой желающий может получить образование в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Профессиональная программа Microsoft для искусственного интеллекта включает в себя десять курсов, на которых учащиеся проходят путь от основ разработки ИИ до создания собственного проекта.
Каждая длится три месяца и начинается в начале квартала. После вводного курса, на котором студенты изучают общие принципы ИИ и знакомятся с областями и методами его использования, начинаются практические занятия. Например, курс по использованию Python для обработки данных или курс, включающий занятия по визуализации данных в Python и R.
Практика чередуется с более сложной теорией. Итак, в программу включен материал по математике, состоящий из необходимых элементов линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики и оптимизации. Последняя часть программы состоит из самых сложных материалов: компьютерное моделирование для машинного обучения, глубокие нейронные сети, обучение с подкреплением, обработка естественного языка, распознавание речи и изображений.
Помимо технических занятий, студенты пройдут курс по этике ИИ: они узнают о правовых и моральных вопросах, связанных с обработкой персональных данных и построением систем искусственного интеллекта.
АНО ДО «РШП»
Искусственный интеллект для будущей карьерыhttps://ii-s-nulya.ru
Стоимость: нет информации
Этапы образовательной программы
1 этап
Онлайн марафон
В течение двух дней эксперты расскажут, какое место занимают технологии искусственного интеллекта в современном мире и как каждый может найти в нем свой путь.
шаг 2
8-недельная образовательная программа
Программа направлена на изучение различных тем, связанных с технологиями искусственного интеллекта и решение практических задач. Это поможет вам понять, какая технология подходит именно вам.
шаг 3
открытые онлайн-курсы
Здесь у новичков будет возможность пройти полноценную программу Big Data, а у подготовленных (читай — знающих основы языка Python, математики, статистики и теории) будет возможность пройти Data Science Программа обучения.
шаг 4
Живая битва за кодирование
На этом этапе у вас будет возможность отработать свои первые задачи по машинному обучению в формате турнира. Идея очень проста: вам дается несколько задач для решения. Вы решаете их самостоятельно и загружаете альтернативы на платформу для проверки. Кто первым решил все задачи и сделал это быстрее, тот и победил.
шаг 5
Хакатон (идея)
Заключительный этап для студентов технических специальностей, направленный на знакомство с форматом чемпионата вживую. Нужно просто внимательно изучить требования мероприятия и быть готовым создать «что-то из ничего» за несколько дней (а то и часов).
Coursera
Искусственный интеллект https://www.coursera.org
Стоимость: различные расходы
10 лучших курсов по искусственному интеллекту
- ИИ для всех: DeepLearning.AI
- Машинное обучение Стэнфордского университета
- Прикладной ИИ IBM: IBM
- Глубокое обучение: DeepLearning.AI
- Основы искусственного интеллекта для всех: IBM
- Введение в искусственный интеллект (ИИ): IBM
- IBM AI Engineering: IBM
- Математика для машинного обучения: Имперский колледж Лондона
- ИИ в здравоохранении: Стэнфордский университет
- Инженерия машинного обучения для производства (MLOps): DeepLearning.AI
НИУ ВШЭ
Искусственный интеллект в медиапланированииhttps://www.hse.ru
Стоимость: нет информации
В результате успешного освоения курса слушатели будут: • знать ключевые векторы развития медиаиндустрии; крупные поставщики программного обеспечения, поставщики обучающих данных и участники экосистемы ИИ; ключевые принципы рекомендательных сервисов, систем реального времени и искусственного интеллекта; • умеет использовать современные технологии медиапланирования и управления рекламными кампаниями; • иметь навыки работы с обучающими данными; навыки анализа применимости тех или иных алгоритмов для решения задач формирования персонализированных рекомендаций.
Запланированные результаты обучения
- Знает ключевые векторы развития медиаиндустрии, как искусственный интеллект и большие данные создают новый ландшафт медиакоммуникаций; крупные поставщики программного обеспечения, поставщики обучающих данных и участники экосистемы искусственного интеллекта. Понимает основные принципы искусственного интеллекта, знает основные отличия от методов математической статистики и традиционных подходов к анализу и прогнозированию.
- Обладать навыками работы с обучающими данными, понимать, где и как собирать данные, какие существуют открытые источники данных, как выбирать подходящие данные из открытых источников, сколько данных необходимо для решения конкретной задачи. Понимать основные принципы передачи знаний, знать, где взять предварительно обученную модель и как адаптировать ее под свои задачи.
- Понимает основные принципы работы рекомендательных сервисов, имеет навыки анализа применимости тех или иных алгоритмов для решения задач формирования персонализированных рекомендаций.
- Понимает основные принципы систем реального времени. Использует меняющиеся технологии для медиапланирования и управления рекламными кампаниями.
- Владеет инструментами для извлечения знаний из медиаконтента для задач рекламодателей.
Содержание предмета
- Введение в раздел теории и основные определения
История возникновения искусственного интеллекта и принципы его работы. Обзор основных типов архитектур нейронных сетей и практические примеры решаемых задач. Обзор экосистемы ИИ: ключевые вендоры и продукты. Ключевые отличия от традиционных технологий прогнозирования.
- Учебные данные и передача знаний.
Сбор и подготовка данных для обучения и проверки моделей. Обзор открытых и коммерческих источников внешних данных. Предобученные модели как инструменты передачи концентрированных знаний.
- Системы рекомендаций и прогнозы потребления.
Обзор существующих технологий и инструментов. Новый подход к анализу потребительских предпочтений, тенденция персонализации потребления. Разбор и анализ бизнес-кейсов.
- Телепрограмма. Прогнозировать телевизионные рейтинги. Медиапланирование в режиме реального времени.
Цели и задачи прогнозирования медиапотребления. Обзор традиционных подходов к решению проблем. Применение новых технологий для решения задач прогнозирования. Медиапланирование телевизионных кампаний. Планирование в режиме реального времени, автоматизирующее процесс принятия решений для рекламодателя. Разбор и анализ бизнес-кейса.
- Современные тенденции развития.
Новые возможности извлечения знаний из медиаконтента. Примеры приложений. Разбор и анализ бизнес-кейса.
Cabar School
Введение в искусственный интеллект https://school.cabar.asia
Стоимость: нет информации
Это базовый вводный курс в мир искусственного интеллекта. Включает 5 основных модулей, полезные ссылки и глоссарий и предназначен для всех, кто ищет вдохновения, а также концептуальную и практическую основу для изучения искусственного интеллекта (ИИ).
Рассчитан на 6 недель обучения с нагрузкой 4-6 часов в неделю (в зависимости от сложности раздела).
Модули состоят из видеолекций от 8 до 15 минут, к видеоматериалу прилагается стенограмма.
Рекомендуется для практикующих и начинающих журналистов, блогеров, студентов факультетов журналистики вузов Центральной Азии.
Требуются минимальные знания информационно-вычислительной техники (на уровне опытного пользователя ПК).
Создан в рамках проекта IWPR CA «Развитие новых медиа и цифровой журналистики в Центральной Азии» совместно с Компьютерной школой Кыргызстана. Материал размещен на платформе медиашколы и будет доступен только зарегистрированным участникам. Все курсы, созданные в рамках проекта, являются собственностью IWPR CA и могут быть использованы в других проектах по усмотрению IWPR CA.
Что ты собираешься учить?
- Что такое искусственный интеллект и что он может?
- Примеры использования ИИ в журналистике
- Основные понятия при работе в Python
- Алгоритмы линейной регрессии
- Логистическая регрессия и как она работает
- Что такое данные и для чего они нужны?
Сергей Марков
Лекции по искусственному интеллекту и машинному обучению https://www.youtube.com
Стоимость: бесплатно
Skillcare
ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТАhttps://skillcare.ru
Цена: 1920 руб.
Мы создали базовый курс, в формате от А до Я, который позволяет с нуля освоить востребованную область — искусственный интеллект.
Предназначен для:
1) Подрядчики. Вот некоторые аспекты использования ИИ в бизнесе: маркетинг и реклама, виртуальные помощники или собеседники (чат-боты), анализ рынка и прогнозирование продаж.
2) Наемные специалисты. Уже сейчас зарплата специалистов по искусственному интеллекту составляет от 130 000 до 300 000 рублей. (с декабря 2019 г.). Тогда он будет только расти.
3) Разработчик, который планирует подхватить новый тренд, найти заказчиков в ИИ и связать свою работу с новыми технологиями в цифровой экономике.
4) Специалисты смежных профессий. Специалисты по ИИ на стыке дисциплин — банковское дело, маркетинг, бухгалтерский учет, продажи, госслужба, медицина и юриспруденция — сегодня представляют огромную ценность.
Самые важные темы:
- Введение в системы ИИ;
- История развития представлений и способов программирования;
- Правовые и теоретические основы профессиональной деятельности;
- Логические способы программирования;
- Экспертные системы, построение нейронных сетей;
- Ключевыми проектами в этой области являются ELIZA, SHRDLU, MYCIN, Deep Blue, AlphaGo, IBM Watson.
- Прикладное применение — в таких сферах, как государственное управление, здравоохранение, безопасность, транспорт, промышленность, торговля, творчество, наука, образование;
- Современные тенденции развития технологий в России и мире;
- Популярные мифы об ИИ;
- Связанными с ИИ технологиями являются квантовые технологии и нанотехнологии.
повысьте свою ценность сегодня, начните учиться прямо сейчас!
Что дает курс
- Вы сможете претендовать на высокооплачиваемую работу, на высокие должности в перспективных компаниях
- Узнайте, на что способен ИИ в таких областях, как правительство, здравоохранение, безопасность, транспорт, промышленность, торговля, творчество, наука, образование
- Вы сможете полностью сориентироваться в самой перспективной технологии цифровой экономики — ИИ
- Вы сможете обеспечить экспертную позицию в СМИ
- Вы можете консультировать предпринимателей и компании по внедрению
mob-edu
INTEL AI ДЛЯ МОЛОДЕЖИ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ВСЕХ»https://ai.mob-edu.ru
Стоимость: нет информации
ПРЕДМЕТЫ, ИЗУЧАЕМЫЕ ПО ПРОГРАММЕ:
- Информатика
- Машинное обучение
- Машинное зрение
- Обработка естественного языка
- Программирование на Питоне
СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ
ПРОГРАММА СОДЕРЖИТ ЧЕТЫРЕ МОДУЛЯ:
ВДОХНОВЕНИЕ
- МОДУЛЬ
Изучите возможности ИИ и обсудите вопросы, связанные с внедрением ИИ;
ПРИОБРЕТЕНИЕ ЗНАНИЙ
- МОДУЛЬ
Изучите фундаментальные концепции ИИ, решая нетехнические задачи;
ОПЫТ
- МОДУЛЬ
Погрузитесь в ИИ через практику и решение технических проблем. В учебном модуле можно выбрать одно из трех направлений: информатика, машинное обучение, машинное зрение. Написание программ на Python — сквозной элемент в каждом из направлений;
ПРИМЕНЕНИЕ ЗНАНИЙ
- МОДУЛЬ
Создание социально ориентированных проектов с использованием элементов искусственного интеллекта.
МОДЕЛИ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММЫ
На уровне образовательной организации могут использоваться следующие модели реализации программы.
МОДЕЛЬ 1. «ДОПОЛНИТЕЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ»
Модель может быть реализована в рамках системы основного или дополнительного образования. Программа рассчитана на весь учебный год и направлена на углубление знаний, развитие интересов, способностей учащихся, их профессиональное самоопределение.
Продолжительность от 72 до 144 часов.
МОДЕЛЬ 2. «ПРОЕКТНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ»
Программа может быть выполнена в рамках проектной деятельности, курса «Индивидуальный проект» или досуговой деятельности. Модули программы могут стать дополнением к материалу для подготовки к олимпиаде НТИ или профильным соревнованиям и соревнованиям по ИИ.
Продолжительность от 72 до 144 часов.
МОДЕЛЬ 3. «ЛАБОРАТОРИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА»
Модель предполагает создание лабораторий ИИ на базе учебного заведения. В рамках лаборатории могут проходить тренинги, STEM-мероприятия, работа над проектами, разработка и внедрение проектных решений в рамках ИИ под руководством группы технических экспертов. Занятия в лаборатории могут служить дополнением к профильному академическому курсу или специализации.
Продолжительность обучения от 72 до 144 часов.
«Университет РАУ»
Искусственный интеллект (ИИ) https://rau.ru
Цена: 18 000 руб
- Старт — 1 в каждом месяце
- Лекции на русском и английском языках с автоматическим синхронным переводом
- Преподаватели и авторы программ — профессора лучших университетов США
- Опыт международного общения и нетворкинга
- Продолжительность – 8 месяцев
- Последние 20 ак часов в неделю, можно совмещать с основной работой, учебой
- Кураторская поддержка
- Международный сертификат
Студенты изучают передовые концепции машинного обучения, включая деревья решений, алгоритм QUEST, применяемый к номинальным, порядковым, непрерывным функциям и отсутствующим данным.
В курсе машинного обучения подробно рассматривается алгоритм C5.0 и его ключевые функции, такие как глобальная оптимизация и сокращение. Студенты изучают расширенный анализ, связанный с деревьями решений, такими как прогнозирование и упаковка.
Курс охватывает четыре основные темы:
- Машинное обучение и нейронные сети;
- Создание ценности на всех этапах продуктовой цепочки (дизайн, производство, маркетинг и продажи) и в различных отраслях (розничная торговля, электроэнергетика, производство, здравоохранение и образование);
- Элементы трансформации искусственного интеллекта (варианты использования/источники ценности, экосистема данных, методы и инструменты, интеграция в рабочие процессы);
- Использование искусственного интеллекта в розничной торговле, электроэнергетике, производстве, здравоохранении и образовании.