Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим ТОП Мощных онлайн-Курсов для Изучения Искусственного Интеллекта, которые можно пройти абсолютно бесплатно.
🔥ЛЕТС ГОУ!
ВНИЗУ будет таблица с платными школами обучения, а чуть ниже описание платформ.
Все цены уточняем на сайте:) Всем профита!
| № | Название курса | Кому подойдет | Продолжительность | Пройти обучение |
| 1 | Профессия Data Scientist: машинное обучение от Skillbox | Начинающим аналитикам. Программистам. Новичкам. | 13 месяцев | Перейти |
| 2 | Профессия Data Analyst от SkillFactory | Работникам в сфере IT или в банке. Аналитикам. Новичкам. | 18 месяцев | Перейти |
| 3 | Курс SQL и получение данных от Нетологии | Новичкам в аналитике. Маркетологам. Менеджерам проектов и продуктов. Финансистам, бухгалтерам и научным сотрудникам. | 1 месяц | Перейти |
| 4 | Профессия Data Scientist от SkillFactory | Новичкам в программировании и аналитике. | 24 месяца | Перейти |
| 5 | Профессия специалист по Data Science от Яндекс.Практикум | Если вы никогда не работали в IT и у вас нет технического образования. У вас есть опыт работы с данными, но не хватает крепкой базы по машинному обучению. Вы готовы уделять учебе минимум 15 часов в неделю | 8 месяцев | Перейти |
| 6 | Факультет Аналитики Big Data от GeekBrains | Начинающим аналитикам. Практикующим IT-специалистам. | 18 месяцев | Перейти |
| 7 | Профессия Data Scientist от Skillbox | Программистам и начинающим аналитикам. | 18 месяцев | Перейти |
- Профессия «🔥Machine Learning и Deep Learning»
- 1. «Глубокое обучение»
- 2. «Нейронные сети»
- 3. «Создание моделей машинного обучения»
- 4. «Академия искусственного интеллекта»
- 5. «Нейросети на Python»
- 6. «Нейросети для анализа текстов»
- 7. «Искусственный интеллект для каждого»
- 8. «Машинное обучение»
- 9.«Машинное обучение»
- 10. «Artificial Intelligence for Robotics»
- 11. «Machine Learning: Regression»
- 12. «Machine Learning With Big Data»
- 13. «Практическое компьютерное обучение»
- 14. «Machine Learning Foundations: A Case Study Approach»
- 15. «Специализация Машинное обучение: от статистики до нейросетей»
- 16. «Анализ данных с использованием Python»
- 17. «Машинное обучение и нейросети»
- 18. «Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс»
- 19. «Машинное обучение 1. Introduction. Naive Bayes, kNN.»
- 20. «Структурирование проектов по машинному обучению»
- ТОП-10 Курсов по Изучению Искусственного интеллекта (зарубежные)
Профессия «🔥Machine Learning и Deep Learning»
Изучите основные алгоритмы машинного обучения, которые начнёте применять на практике под присмотром наставника-эксперта. Есть возможность трудоустроиться после прохождения обучения.
Курс включает в себя +10 модулей, более 500 упражнений на закрепление материала, обучение 10 алгоритмов машинного обучения, 2 хакатона на kaggle, чат с сообществом и поддержку менторов.
Начинка обучения:
- Введение в машинное обучение
- Методы предобработки данных
- Регрессия
- Кластеризация
- Tree-based алгоритмы: введение в деревья
- Tree-based алгоритмы: ансамбли
- Оценка качества алгоритмов
- Временные ряды в машинном обучении
- Рекомендательные системы
- Финальный хакатон
- Введение в искусственные нейронные сети
- Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
- Сверточные нейронные сети
- Оптимизация нейронной сети
- Transfer learning & Fine-tuning
- Сегментация изображений
- Детектирование объектов
- Введение в NLP и Word Embeddings
- Рекуррентные нейронные сети
- Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
- What’s next?
Отзыв о программе курса
Предусмотрена выдача сертификата
Что по итогу получаем:
- Сертификат о прохождении курса
- Помощь с трудоустройством и стажировкой
- Самостоятельное реализованные проекты в ваше резюме/портфолио
- Тусовка специалистов и полезные знакомства
- Курс основан на практике
- Для обучения machine learning + deep learning вам понадобится знание Python.
- Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей.
- Курс даст понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.
1. «Глубокое обучение»
1. «Глубокое обучение»
Сертификат: выдаётся
Срок обучения: 150 дней.
Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет.
Начинка курса
- Нейронные сети и глубокое обучение.
- Совершенствование глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация.
- Структурирование проектов машинного обучения.
- Свёрточные нейронные сети.
- Модели последовательностей.
Навыки после учёбы
- Создавать и обучать нейронные сети
- Строить нейронные сети в TensorFlow
- Создавать свёрточные нейронные сети и применять их
- Создавать рекуррентные нейронные сети и обучать их
2. «Нейронные сети»
2. «Нейронные сети»
С сертификатом
Срок обучения: 150 дней.
Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
Связь с преподавателем: есть.
Начинка обучающего процесса
- Основы линейной алгебры.
- Перцептрон и градиентный спуск.
- Алгоритм обратного распространения ошибки.
- Мониторинг состояния сети.
- Сюрприз и заключение.
3. «Создание моделей машинного обучения»
3. «Создание моделей машинного обучения»
Без выдачи сертификата
Срок обучения: 6 часов.
Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет.
Начинка курса
- Изучение и анализ данных с помощью Python.
- Обучение и оценка моделей регрессии.
- Обучение и оценка моделей классификации.
- Обучение и оценка моделей кластеризации.
- Обучение и оценка моделей глубокого обучения.
4. «Академия искусственного интеллекта»
Без сертификата
Срок обучения: 10 уроков.
Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет.
Начинка обучающего материала
- Искусственный интеллект сегодня.
- Истоки ИИ 1950–1990.
- Недавние вехи ИИ.
- Новейшие разработки ИИ.
- Резюме.
- Введение в машинное обучение.
- Обучение с учителем.
- Модели машинного обучения.
- Пример задачи машинного обучения.
- Итоги.
5. «Нейросети на Python»
Без сертификата
Срок обучения: 11 уроков.
Форма контента: видеолекции без возможности выполнить задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет.
Начинка курса
- Введение.
- Искусственные нейронные сети.
- Обучение нейронных сетей.
- Библиотеки глубокого обучения.
- Распознавание элементов одежды.
- Анализ качества обучения нейронной сети.
- Бесплатная облачная платформа для нейросетей Google Colab.
- Как сохранить нейронную сеть.
- Применяем нейросеть для распознавания изображений.
- Решение задачи регрессии.
- Keras Tuner — автоматическая оптимизация гиперпараметров нейросети.
Навыки после прохождения обучения
- Основы обучения нейронных сетей
- Использовать Google Colab для работы с кодом
- Применять нейронные сети с использованием готовых библиотек Keras и TensorFlow
6. «Нейросети для анализа текстов»
Без сертификата
Срок обучения: 14 уроков.
Форма контента: видео без возможности выполнить задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет.
Пользователи получат практические навыки использовании нейросетей для качественного анализа текстов. Также в рамках курса рассматриваются сети LSTM и GRU и их возможности в анализе данных.
Навыки обучения
- Создавать нейронные сети, которые смогут анализировать тексты
7. «Искусственный интеллект для каждого»
Сертификат: выдаётся
Срок обучения: 28 дней.
Форма контента: видео с возможностью выполнять задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет.
Начтнка курса
- Что такое ИИ?
- Создание ИИ-проектов.
- Создание ИИ в вашей компании.
- ИИ и общество.
Навыки после прохождения курса и закрепления 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
- Создавать ИИ для своей компании
- Ориентироваться в этических и общественных дискуссиях, связанных с ИИ
8. «Машинное обучение»
8. «Машинное обучение»
Сертификат: выдаётся
Срок обучения: 77 дней.
Форма контента: видео с возможностью выполнять задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет.
Начинка курса
- Введение. Линейная регрессия с одной переменной. Обзор линейной алгебры.
- Линейная регрессия с несколькими переменными. Учебник Octave/Matlab.
- Логистическая регрессия. Регуляризация.
- Нейронные сети: представление.
- Нейронные сети: обучение.
- Советы по применению машинного обучения. Проектирование систем машинного обучения.
- Машины вектора поддержки.
- Неконтролируемое обучение. Уменьшение размерности.
- Обнаружение аномалий. Рекомендательные системы.
- Крупномасштабное машинное обучение.
- Пример применения: Photo OCR.
9.«Машинное обучение»
Без сертификата
Срок обучения: 10 уроков.
Форма контента: видео с возможностью выполнять задания и тесты.
Связь с преподавателем: есть (в комментариях через видео) .
Начинка обучающего курса
- Свёрточные нейронные сети.
- Распознавание объектов на изображениях.
- Предварительно обученные нейронные сети.
- Как подготовить свой набор изображений в Keras.
- Перенос обучения.
- Тонкая настройка нейронной сети.
- Анализ признаков, извлеченных нейросетью.
- Дополнение данных.
- Визуализация сверточных нейросетей.
- Загрузка своего набора изображений в TensorFlow.
Навыки после обучения
- Программировать глубокие нейронные сети на Python для анализа изображений
- Пользоваться TensorFlow
10. «Artificial Intelligence for Robotics»
10. «Artificial Intelligence for Robotics»
Без выдачи сертификата
Срок обучения: 60 дней контента.
Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
Связь с преподавателем: есть (в комментариях через видео) .
Начинка программы
- Локализация.
- Фильтры Калмана.
- Фильтры частиц.
- Поиск.
- Управление PID.
- SLAM.
11. «Machine Learning: Regression»
11. «Machine Learning: Regression»
Сертификат: выдаётся
Срок обучения: 42 дней контента.
Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет.
Начинка обучающего курса
- Введение. Простая линейная регрессия.
- Множественная регрессия.
- Оценка эффективности.
- Регрессия хребта.
- Выбор функций и Lasso.
- Ближайшие соседи и регрессия ядра. Последние штрихи.
Что можно получить из знаний?
- Что такое линейная регрессия
- Использовать регрессионный анализ в работе, в том числе и метод Lasso
- Строить регрессионные модели для прогнозирования цен на жильё
12. «Machine Learning With Big Data»
12. «Machine Learning With Big Data»
Сертификат: выдаётся
Срок обучения: 35 дней контента.
Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет.
Обучающая программа включает в себя следующие темы:
- Введение. Машинное обучение с использованием больших данных.
- Исследование данных. Подготовка данных.
- Классификация.
- Оценка моделей машинного обучения.
- Регрессионный, кластерный и ассоциативный анализ.
13. «Практическое компьютерное обучение»
13. «Практическое компьютерное обучение»
Сертификат: выдаётся
Срок обучения: 28 дней контента.
Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет.
Обучающая программа включает следующие темы:
- Прогнозирование, ошибки и перекрёстная проверка.
- Пакет Caret.
- Прогнозирование с помощью алгоритмов Decision trees и Random Forests. Прогнозы на основе моделей.
- Регуляризованная регрессия и комбинирование предикторов.
Навыки, которые получает студент:
- Использовать основные компоненты построения и применения функций прогнозирования
- Что такое наборы обучения и тестов, переоснащение и частота ошибок
- Методы машинного обучения
- Строить функции прогнозирования
14. «Machine Learning Foundations: A Case Study Approach»
14. «Machine Learning Foundations: A Case Study Approach»
Сертификат: выдаётся
Срок обучения: 42 дней жаркого контента.
Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет.
Начинка обучающей программы включает:
- Введение.
- Регрессия: прогнозирование цен на жильё.
- Классификация: анализ настроений.
- Кластеризация и аналогия: получение документов.
- Рекомендательная система.
- Глубокое обучение: поиск изображений. Последние штрихи.
15. «Специализация Машинное обучение: от статистики до нейросетей»
15. «Специализация Машинное обучение: от статистики до нейросетей»
Сертификат: выдаётся
Срок обучения: 210 дней жаркого контента.
Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет .
Начинка обучающей программы включает:
- Сбор и анализ данных в Python
- Основы машинного обучения
- Математическая статистика и А/В тестирование
- Продвинутые методы машинного обучения
- Статистические методы анализа данных
Навыки после обучения, каждый студент сможет
- Генерировать случайные величины из различных распределений и решать задачи с помощью симуляций
- Работать с API разных сервисов, писать парсеры для сбора данных, делать предобработку и предварительный анализ данных
- Понимать, какой смысл стоит за различными распределениями, центральной предельной теоремой и законом больших чисел
- Сможете построить с помощью Python доверительный интервал и проверить гипотезу
16. «Анализ данных с использованием Python»
16. «Анализ данных с использованием Python»
Сертификат: выдаётся
Срок обучения: 1 день жаркого контента.
Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет .
Начинка обучающей программы включает:
- Импорт наборов данных
- Преобразование данных
- Исследовательский анализ данных
- Разработка модели
- Оценка модели
- Заключительное задание
- Цифровой значок IBM
[/su_note]
17. «Машинное обучение и нейросети»
Сертификат: не выдаётся
Срок обучения: 1 урок.
Форма контента: урок в формате лекции .
Связь с преподавателем: нет .
Начинка программы:
- Что такое Machine Learning
- О хайпе ML
- Почему считают на видео-картах
- В каких областях применяется ML
- Когда применять ML целесообразно
- Как называют спеца в ML и чем он занимается
- Что такое модель данных
- Почему важно выбрать удачную модель
- Кто работает в ML — градации специалистов
- Отличие датасаентиста от инженера по машинному обучению
- Реально ли начать учится ML у себя на ноутбуке
- Типы моделей машинного обучения
- Про нейросети
- Разметка данных
- Проблемы в ML
- GAN — конкурирующие сети
- Самообучающиеся модели
- Про Искусственный Интеллект
- Как стать ML инженером
- Про собеседования Источники знаний для ML-специалиста
- Хобби и занятия по-за работой
18. «Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс»
Сертификат: не выдаётся
Срок обучения: 22 урока.
Форма контента: урок в формате лекции .
Связь с преподавателем: нет .
19. «Машинное обучение 1. Introduction. Naive Bayes, kNN.»
Сертификат: не выдаётся
Срок обучения: 11 уроков.
Форма контента: урок в формате лекции .
Связь с преподавателем: нет .
Что входит в обучающий курс?
- про курс
- introduction to ML
- ML thesaurus
- supervised learning problem
- Naive Bayes classifier
- kNN
20. «Структурирование проектов по машинному обучению»
20. «Структурирование проектов по машинному обучению»
Сертификат: выдаётся
Срок обучения: 2 недели жаркого контента.
Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
Связь с преподавателем: нет.
Начинка курса
- Стратегия в области машинного обучения (ML)
- Стратегия машинного обучения (2)
Навыки после учёбы
- поймете, как диагностировать ошибки в системах машинного обучения;
- научитесь выделять наиболее перспективные направления для снижения количества ошибок;
- получите знания о сложных настройках машинного обучения, таких как несоответствие наборов для обучения тестовым наборам, и сравнении показателей машины с показателями человеческого уровня;
- узнаете, как применять сквозное обучение (end-to-end learning), перенос обучения (transfer learning) и многозадачное обучение (multi-task learning).
ТОП-10 Курсов по Изучению Искусственного интеллекта (зарубежные)
| Название | Перейти |
|---|---|
| Python Machine Learning Tutorial (Data Science) | Перейти на сайт |
| Machine Learning Full Course — Learn Machine Learning 10 Hours | Machine Learning Tutorial | Edureka | Перейти на сайт |
| Machine Learning Tutorial Python -1: What is Machine Learning? | Перейти на сайт |
| Machine Learning Course for Beginners | Перейти на сайт |
| Практическое машинное обучение на Python | Перейти на сайт |
| Machine Learning Basics | What Is Machine Learning? | Introduction To Machine Learning | Simplilearn | Перейти на сайт |
| Введение в Машинное Обучение (Машинное Обучение: Zero to Hero, часть 1) | Перейти на сайт |
| Complete Road Map To Be Expert In Python- Follow My Way | Перейти на сайт |
| [Hindi] Why Learn Machine Learning? — Machine Learning Tutorials Using Python In Hindi | Перейти на сайт |
| Machine Learning Full Course 2022 | Learn Machine Learning | Machine Learning Tutorial | Simplilearn | Перейти на сайт |
Лучшие англоязычные курсы. Источник: https://www.youtube.com