Share This
Связаться со мной
Крути в низ
Categories
//8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

Расскажем о самых интересных и эффективных курсах, которые помогут начать карьеру AI/ML-разработчика.

8 luchshih besplatnyh kursov po ii i glubokomu obucheniju baf3229 - 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

Представляем подборку бесплатных курсов с самым высоким рейтингом (и самыми лучшими отзывами). Часть курсов – на русском языке, часть – на английском (с русскими субтитрами). Доступ к материалам курсов на платформах Coursera и «Открытое образование» бесплатен, но есть нюансы:

  • Российским пользователям для доступа к Coursera понадобится VPN.
  • За получение сертификата на Курсере нужно заплатить $49 (или оплатить подписку). А еще можно подать заявку на финансовую помощь и получить сертификат бесплатно.
  • На платформе «Открытое образование» необходимо заплатить 3600 рублей за прохождение экзамена, зачет в вузе и сертификат.

Если же зачет в вузе и сертификат вам не нужны – везде можно учиться совершенно бесплатно.

Введение в искусственный интеллект

8 luchshih besplatnyh kursov po ii i glubokomu obucheniju 024856c - 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

Курс «Введение в искусственный интеллект»

Платформа: Открытое образование

Автор(ы): преподаватели НИУ «Высшая школа экономики» – П.И. Мягких, И.А. Трусов, М.Б. Бурова

Уровень сложности: для начинающих

Сертификат: выдается (стоимость – 3600 руб.)

Необходимые навыки: рекомендуется разбираться в основах информатики и статистики, уметь программировать и анализировать данные с помощью Python.

Кому подходит: курс рассчитан на слушателей без специальной подготовки в области ИИ. Для успешного освоения материала достаточно базовых знаний математики, статистики и программирования.

Программа рассчитана на 12 недель и включает в себя видеолекции ведущих преподавателей НИУ «Высшая школа экономики», практические задания, тесты для самопроверки. Вот главные темы курса:

  • Основные понятия и определения искусственного интеллекта.
  • Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей.
  • Машинное обучение для задач классификации и кластеризации данных.
  • Основы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для понимания алгоритмов.
  • Принцип работы и обучение нейронных сетей, их применение в компьютерном зрении.
  • Визуализация данных и построение инфографики.
  • Другие актуальные задачи ИИ: рекомендательные системы, поиск ассоциативных правил в данных.

По итогам прохождения курса слушатели смогут:

  • Самостоятельно обучать простые модели машинного обучения на готовых данных с использованием инструментов визуального программирования.
  • Анализировать и интерпретировать статистические данные, проводить первичный анализ и подготовку данных для моделей ИИ.
  • Избегать типичных ошибок при принятии решений на основе данных, критически оценивать результаты анализа.
  • Формулировать и проверять статистические гипотезы, различать случайные и неслучайные зависимости.
  • Эффективно визуализировать и представлять результаты исследований и работы моделей с помощью инфографики.

***

8 luchshih besplatnyh kursov po ii i glubokomu obucheniju bd201b5 - 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

Мы рады объявить о запуске новой еженедельной email-рассылки, посвященной последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта. Наша цель – держать подписчиков в курсе самых интересных открытий, исследований и приложений ИИ.

🤖 В рассылке вы найдете:

  • Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей.
  • Материалы о применении ИИ в разных сферах – медицине, бизнесе, науке, производстве и образовании.
  • Статьи об этических аспектах развития технологий.
  • Подборки лучших онлайн-курсов и видеолекций по машинному обучению.
  • Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей.
  • Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов.
  • Фильмы, сериалы и книги, которые заслуживают внимания AI энтузиастов.

Подписаться

Основы машинного обучения

8 luchshih besplatnyh kursov po ii i glubokomu obucheniju d3ded34 - 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

Курс «Основы машинного обучения»

Платформа: Открытое образование

Автор(ы): преподаватели НИУ «Высшая школа экономики» – Е.А. Соколов, А.Е. Зимовнов, Е.И. Ковалев и другие

Уровень сложности: для начинающих

Сертификат: выдается (стоимость – 3600 руб.)

Необходимые навыки: нужны базовые знания языка Python, понимание основ статистики и теории вероятностей.

Кому подходит: курс рассчитан на слушателей без опыта в сфере ИИ. Программа позволит получить практические навыки построения и применения базовых моделей машинного обучения.

В программе курса рассматриваются:

  • Методы предобработки и визуализации данных
  • Основные алгоритмы машинного обучения: линейная и логистическая регрессия, метод ближайших соседей, деревья решений.
  • Композиции алгоритмов: случайный лес, градиентный бустинг.
  • Оценка качества и отладка моделей машинного обучения.

По окончании курса слушатели смогут применять изученные методы для решения прикладных задач анализа данных.

Быстрый старт в искусственный интеллект

8 luchshih besplatnyh kursov po ii i glubokomu obucheniju fefeff7 - 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

Курс «Быстрый старт в искусственный интеллект»

Платформа: Stepik

Автор(ы): преподаватели МФТИ – Татьяна Гайнцева, Михаил Григорьев, Юрий Яровиков и другие

Уровень сложности: для начинающих

Сертификат: будут выдавать в ближайшее время

Необходимые навыки: нужны навыки программирования на Python.

Кому подходит: старшеклассникам и студентам технических вузов.

Курс рассчитан на 4 недели. Программа включает 23 лекции, почти 3 часа видео, 56 тестов и 7 интерактивных задач. Модули курса:

  • Машинное обучение
  • Компьютерное зрение
  • Обработка естественного языка
  • Математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте

Пройдя этот курс, слушатели получат следующие знания и навыки:

  • Понимание основных концепций, алгоритмов и метрик машинного обучения.
  • Умение применять линейные алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, логистическая регрессия) для решения практических задач.
  • Навыки работы с нейронными сетями: основы нейронных сетей, сверточные нейронные сети для компьютерного зрения, рекуррентные нейронные сети для задач NLP.
  • Умение дообучать и применять готовые архитектуры нейронных сетей (например, ResNet).
  • Навыки применения word embeddings и других методов для решения задач обработки естественного языка.
  • Умение строить простые, но эффективные решения с использованием эвристик и статистических методов.
  • Понимание основ настройки гиперпараметров и отладки моделей машинного обучения.

Таким образом, курс дает хорошую базу для теоретического понимания ИИ и навыки практического применения базовых методов машинного обучения.

Библиотека Data Scientist’а Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека data scientist’а» Библиотека Data Science для собеса 🤖 Подтянуть свои знания по DS вы можете на нашем телеграм-канале «Библиотека Data Science для собеса» Библиотека задач по Data Science 🧩🤖 Интересные задачи по DS для практики можно найти на нашем телеграм-канале «Библиотека задач по Data Science»

Введение в Data Science и машинное обучение

8 luchshih besplatnyh kursov po ii i glubokomu obucheniju 6ec718b - 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

Курс «Введение в Data Science и машинное обучение»

Платформа: Stepik

Автор(ы): преподаватели Института Биоинформатики – Анатолий Карпов и Александр Ильин

Уровень сложности: для начинающих дата-сайентистов и питонистов

Сертификат: выдают

Необходимые навыки: нужны навыки программирования на Python, знание статистики. Пригодится знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn.

Кому подходит: Python-джунам, которые хотят получить базовые знания и практические навыки в области анализа данных и машинного обучения.

Программа состоит из 30 веселых лекций, более 9 часов видео, 54 тестов и 21 интерактивной задачи. Курс освещает следующие темы:

  • Основные понятия машинного обучения и анализа больших данных.
  • Работа с данными в Pandas: загрузка, преобразование, визуализация.
  • Построение и обучение моделей машинного обучения: деревья решений, случайный лес, логистическая регрессия.
  • Метрики качества моделей: точность, полнота, F1-мера.
  • Методы борьбы с переобучением: кросс-валидация, регуляризация.
  • Настройка гиперпараметров моделей для повышения качества.
  • Применение моделей машинного обучения на практических кейсах.

По окончании курса слушатели смогут самостоятельно выполнять предобработку данных, строить, обучать и оценивать качество базовых моделей машинного обучения, применять их для решения практических задач.

ИИ для всех (AI for Everyone)

8 luchshih besplatnyh kursov po ii i glubokomu obucheniju ea6b73d - 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

Курс «ИИ для всех (AI for Everyone)»

Платформа: Coursera

Автор(ы): Эндрю Ын

Уровень сложности: для начинающих

Сертификат: выдается (стоимость – $49)

Необходимые навыки: технический бэкграунд не требуется, умение программировать – тоже.

Кому подходит: курс предназначен для людей, которые никогда раньше не занимались программированием и AI. Программа построена так, чтобы всесторонне познакомить студентов с концепциями, терминологией и принципами разработки ИИ-приложений, не требуя при этом предварительных технических знаний. По мере прохождения курса слушатели получат все необходимые знания и навыки, позволяющие свободно ориентироваться в сфере ИИ.

Курс состоит из примерно 10 часов видеолекций, тестов и упражнений для закрепления полученных знаний. По окончании курса студенты получат сертификат от Coursera.

IBM Сертификат инженера по искусственному интеллекту (IBM AI Engineering Professional Certificate)

8 luchshih besplatnyh kursov po ii i glubokomu obucheniju dd0bb3e - 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

IBM Сертификат инженера по искусственному интеллекту (IBM AI Engineering Professional Certificate)

Платформа: Coursera

Автор(ы): коллектив из 7 преподавателей

Уровень сложности: средний

Сертификат: выдается (стоимость – $49)

Необходимые навыки: нужны навыки программирования на Python и понимание основных концепций информатики.

Кому подходит: Python-разработчикам, которые хотят освоить машинное и глубокое обучение. Программа состоит из шести разделов:

  • Машинное обучение на Python.
  • Введение в глубокое обучение и нейронные сети (с использованием Keras).
  • Введение в компьютерное зрение и обработку изображений.
  • Разработка глубоких нейронных сетей с PyTorch.
  • Построение моделей глубокого обучения с помощью TensorFlow.
  • Разработка курсового проекта – ИИ-приложение с использованием глубокого обучения.

Курс дает все знания и навыки, необходимые для начала карьеры в области ИИ-инженерии (или для повышения квалификации, если начальный опыт ИИ-разработки у вас уже есть). Прохождение курса займет около 2 месяцев (10 часов в неделю).

Статья по теме 🤖 Создание собственного ИИ-бота на Python за 33 строчки кода

Сборник лекций Инженерной школы Стэнфордского университета

8 luchshih besplatnyh kursov po ii i glubokomu obucheniju 643caf8 - 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

Сборник лекций Инженерной школы Стэнфордского университета

Платформа: YouTube

Автор(ы): Фей-Фей Ли, Джастин Джонсон, Серена Ян

Уровень сложности: выше среднего

Сертификат: не предусмотрен

Необходимые навыки: нужны хорошая математическая база (линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей) и навыки программирования. Пригодится инженерный бэкграунд.

Кому подходит: разработчикам-миддлам, которые хотят переключиться на создание ИИ-приложений. Желательно иметь опыт работы с машинным обучением.

Курс охватывает фундаментальные концепции сверточных нейронных сетей (CNN). Сверточные сети – один из самых мощных инструментов, доступных для распознавания образов. Они используются в широком спектре приложений, включая классификацию изображений, обнаружение объектов и сегментацию изображений.

Программа состоит из 16 лекций – сложных, но интересных и максимально полезных. Студенты, которые готовы приложить серьезные усилия для решения заданий, узнают много нового о CNN и распознавании образов. По окончании курса студенты будут готовы разрабатывать собственные приложения на основе CNN.

Полный курс машинного обучения (CS229 Стэнфордского университета)

8 luchshih besplatnyh kursov po ii i glubokomu obucheniju 3dc50c3 - 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

Полный курс машинного обучения (CS229 Стэнфордского университета)

Платформа: YouTube

Автор(ы): Эндрю Ын

Уровень сложности: для начинающих разработчиков

Сертификат: не предусмотрен

Необходимые навыки: для успешного прохождения нужны базовые знания линейной алгебры, теории вероятностей и навыки программирования.

Кому подходит: разработчикам-джунам

Курс представляет собой подробное введение в машинное обучение и статистическое распознавание образов, содержит лекции по теории и практические занятия по реализации алгоритмов. Он подойдет тем, кто интересуется изучением алгоритмов машинного обучения и их применением для решения практических задач.

В лекциях рассматриваются различные методы машинного обучения:

  • Обучение с учителем (линейная регрессия, логистическая регрессия, нейронные сети, метод опорных векторов).
  • Обучение без учителя (кластеризация, понижение размерности, ядерные методы).
  • Теория обучения (компромисс между смещением и дисперсией) и практические советы по обучению моделей.
  • Обучение с подкреплением и адаптивное управление.

Кроме того, в лекциях обсуждаются практические примеры использования машинного обучения для распознавания речи, анализа текстов и веб-данных. В целом, курс дает фундаментальные знания по машинному обучению и служит отличной базой для дальнейшего изучения темы и разработки приложений на основе ML.

Нужны домашние задания и обратная связь?

У бесплатных курсов есть только один серьезный недостаток – либо у преподавателей не хватает времени на проверку заданий и полноценный разбор ошибок, либо обратная связь вообще не предусмотрена. Если вы предпочитаете учиться на курсе, где сложные вещи объясняют подробно, а преподавателю всегда можно задать вопрос – приходите на программу Proglib Academy «Базовые модели ML и приложения»: все будет понятно.

Интересно, хочу попробовать

  • 0 views
  • 0 Comment

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

Связаться со мной
Close