Хай! Сегодня рассмотрим ТОП курсов pytorch, чтобы вы смогли освоить навык дома и делать классные результаты. Сюда включены как платные обучающие материалы, так и бесплатные. Читаем статью!
Чтобы быстро получить конкретный навык/профессию более уверенно, загляните в следующие онлайн школы и сделайте свой выбор в мир IT:
| Платформа | Гарантированное трудоустройство | Поддержка в трудоустройстве | Комментарии |
|---|---|---|---|
| Skillbox | Нет | Частично | Возврат средств при покупке дорогого пакета, если не окупитесь за 6 месяцев. Карьерный модуль с мастер-классами. |
| Нетология | Нет | Да | Карьерный модуль с мастер-классами и лайфхаками. |
| Skillfactory | Нет | Да | Помощь с резюме, портфолио, список площадок для поиска работы. |
| Geekbrains | Да | Да | Трудоустройство через 9 месяцев или возврат денег. |
| OTUS | Нет | Да | Консультации, база данных специалистов. |
| Skypro | Да | - | Трудоустройство в течение 4 месяцев. |
| Maed | Да, для ограниченного числа профессий | - | - |
Важно: когда кликните по кнопке обучения ваг перебросит на новую страницу, где вы сможете нажать на сам курс и тем самым его начать изучать. Ссылки в данном материале не всегда обновляется и чтобы актуальность статьи не терялась, была сделана такая мера. Всем профита!
«Глубокое обучение» — Coursera (deeplearning.ai)
Курс «Глубокое обучение» от deeplearning․ai на платформе Coursera предлагает возможность изучить передовые технологии машинного обучения, включая глубокое обучение, усиление обучения и несупервизионное обучение․
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
- Сложность⁚ Средняя-высокая
Программа курса
Курс состоит из several modules, each covering a specific topic in deep learning⁚
- Introduction to Deep Learning
- Neural Networks and Deep Learning
- Improving Deep Neural Networks⁚ Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
- Structuring Machine Learning Projects
- Convolutional Neural Networks
- Recurrent Neural Networks
- Unsupervised Learning, Reinforcement Learning
Чему вы научитесь
В результате прохождения курса вы научитесь⁚
- Разрабатывать глубокие модели машинного обучения с помощью PyTorch
- Анализировать и оптимизировать производительность моделей машинного обучения
- Использовать передовые технологии машинного обучения, такие как усиление обучения и несупервизионное обучение
- Структурировать проекты машинного обучения и работать над ними эффективно
Курс «Глубокое обучение» от deeplearning․ai на платформе Coursera ⏤ это отличная возможность для тех, кто хочет развить свои навыки в области машинного обучения и добиться успеха в этой области․
«Нейронные сети и глубокое обучение» — Udacity
В сегодняшнем мире технологий и искусственного интеллекта нейронные сети и глубокое обучение играют важную роль в разработке интеллектуальных систем. Если вы хотите овладеть этими навыками и стать экспертом в своей области, то курс «Нейронные сети и глубокое обучение» от Udacity ‒ идеальный выбор.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после завершения курса
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс «Нейронные сети и глубокое обучение» от Udacity охватывает следующие темы⁚
- Основы нейронных сетей и глубокого обучения
- Архитектура и алгоритмы нейронных сетей
- Обучение и оптимизация нейронных сетей
- Применение нейронных сетей в решении задач
Чему вы научитесь
После прохождения курса «Нейронные сети и глубокое обучение» от Udacity вы сможете⁚
- Описать основные тенденции, обеспечивающие развитие отрасли глубокого обучения
- Определить, где и как эти технологии применяются в настоящее время
- Создавать свёрточные нейронные сети и применять их для решения задач
- Обучать и оптимизировать нейронные сети для достижения максимальной эффективности
Курс «Нейронные сети и глубокое обучение» от Udacity ‒ это идеальное решение для тех, кто хочет овладеть навыками создания интеллектуальных систем и стать экспертом в своей области.
«Deep Learning A-Z™: Hands-On Artificial Neural Networks» — Udemy
«Deep Learning A-Z™⁚ Hands-On Artificial Neural Networks» ⸺ это курс на платформе Udemy, который поможет вам овладеть искусственными нейронными сетями и глубоким обучением.
Курс в цифрах⁚
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
В этом курсе вы будете работать с Kirill Eremenko и Hadelin de Ponteves, экспертами в области машинного обучения и глубокого обучения. Они поведут вас через 22 часа видеоуроков, 38 статей и 5 скачиваемых ресурсов, где вы будете изучать функциональные возможности инструментов, таких как TensorFlow и PyTorch, а также стратегии, связанные с интуицией ANN, CNN и RNN.
Программа курса⁚
Курс разделен на несколько модулей, каждый из которых посвящен конкретной теме⁚
- Структура и типы нейронных сетей
- Обучение и оптимизация нейронных сетей
- Применение нейронных сетей в реальных задачах
- Решение шести реальных задач с помощью стэкованных автоэнкодеров
Чему вы научитесь⁚
В результате прохождения этого курса вы научитесь⁚
- Понимать основы глубокого обучения и искусственных нейронных сетей
- Разрабатывать и оптимизировать свои собственные нейронные сети
- Применять нейронные сети для решения реальных задач
- Использовать инструменты, такие как TensorFlow и PyTorch
- Работать с большими данными и делать прогнозы
Не упустите возможность овладеть искусственными нейронными сетями и глубоким обучением с помощью этого курса на Udemy!
«Машинное обучение и глубокое обучение 2023: от новичка до эксперта» — Udemy
В этом курсе мы будем изучать два наиболее важных направления в области искусственного интеллекта ― машинное обучение и глубокое обучение. Курс предназначен для новичков, которые хотят стать экспертами в этой области.
О курсе⁚
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после прохождения курса
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса⁚
Курс состоит из 12 часов видеолекций, которые будут освещать следующие темы⁚
- Основы статистики и математики для машинного обучения
- Методы машинного обучения⁚ регрессия, классификация, кластеризация
- Глубокое обучение⁚ нейронные сети, сверточные нейронные сети
- Практическая работа с Python и библиотеками TensorFlow и Keras
- Прикладное использование машинного и глубокого обучения в различных областях
Чему вы научитесь⁚
После прохождения курса вы сможете⁚
- Распознавать формы облаков по фотографии
- Оценивать F1 и критерий сходства Дайса
- Использовать многослойный перцептрон и сверточные нейронные сети
- Разрабатывать модели машинного и глубокого обучения с помощью Python и библиотек TensorFlow и Keras
- Применять машинное и глубокое обучение в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и другие
Не упустите возможность стать экспертом в области машинного обучения и глубокого обучения! Запишитесь на курс сегодня!
«Deep Learning with PyTorch: Zero to GANs» — freeCodeCamp
В этом бесплатном онлайн-курсе мы предлагаем практическую и кодированную вводную часть в глубокое обучение с помощью фреймворка PyTorch. Курс идеально подходит для начинающихкоторые хотят изучить глубокое обучение с нуля и достичь уровня создания генеративных противостоящих сетей (GANs);
Курс
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после прохождения курса
- Сложность⁚ Начальный уровень
Программа курса
Курс состоит из 6 недель и включает в себя следующие темы⁚
- Классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей
- Генерация изображений с помощью GANs
- и многое другое
Чему вы научитесь
В этом курсе вы научитесь⁚
- Использовать PyTorch для создания глубоких моделей машинного обучения
- Разработать свои собственные модели глубокого обучения с нуля
- Понимать принципы работы GANs и как их использовать для генерации изображений
- и многое другое
Курс идеально подходит для начинающих, которые хотят изучить глубокое обучение с нуля и достичь уровня создания генеративных противостоящих сетей (GANs).
«Practical Deep Learning for Coders» — fast.ai
В этом курсе мы рассмотрим основы глубокого обучения для кодеров с использованием библиотеки fast․ai и PyTorch․
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из 9 уроков‚ каждый из которых длится около 90 минут․ Каждый урок включает в себя видеоурок‚ рабочие тетради и тесты․
Уроки курса⁚
- Lesson 1⁚ Introduction to Deep Learning
- Lesson 2⁚ Neural Net Foundations
- Lesson 3⁚ Deep Learning for Computer Vision
- Lesson 4⁚ Natural Language Processing
- Lesson 5⁚ Deployment
- Lesson 6⁚ Advanced Deep Learning
- Lesson 7⁚ Generative Models
- Lesson 8⁚ Reinforcement Learning
- Lesson 9⁚ Final Project
Чему вы научитесь
В этом курсе вы научитесь⁚
- Основам глубокого обучения
- Использованию библиотеки fast․ai и PyTorch
- Разработке моделей компьютерного зрения
- Обработке естественного языка
- Деплою моделей в производственной среде
- Использованию передовых техник глубокого обучения
- Разработке генеративных моделей
- Использованию алгоритмов усиления обучения
Курс предназначен для кодеров с опытом работы с Python и PyTorch‚ которые хотят学习 основам глубокого обучения и начать разрабатывать свои собственные модели․
«Deep Learning Specialization» — Coursera (Andrew Ng)
В этом обзоре мы рассмотрим курс «Deep Learning Specialization» от Andrew Ng на платформе Coursera.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
- Сложность⁚ Средняя-высокая
Программа курса
Курс состоит из пяти курсов, каждый из которых посвящен отдельной области глубокого обучения⁚
- Основы нейронных сетей и глубокого обучения
- Структурирование проектов глубокого обучения и государство искусства
- Конволюционные нейронные сети и компьютерное зрение
- Рекуррентные нейронные сети и последовательные модели
- Прикладные задачи глубокого обучения и специализации
Чему вы научитесь
В результате прохождения курса вы научитесь⁚
- Основам нейронных сетей и глубокого обучения
- Структурировать проекты глубокого обучения и работать с ними
- Использовать конволюционные нейронные сети для компьютерного зрения
- Работать с рекуррентными нейронными сетями и последовательными моделями
- Применять глубокое обучение для решения различных задач, включая компьютерное зрениеречевую обработку и языковую модель
Курс «Deep Learning Specialization» от Andrew Ng на платформе Coursera ⎯ это идеальный способ начать изучать глубокое обучение и стать экспертом в этом направлении.
«TensorFlow Developer Professional Certificate» — Coursera
В этом обзоре мы рассмотрим программу сертификации «TensorFlow Developer Professional Certificate» на платформе Coursera. Это программа для IT-профессионалов и не-технических специалистов, интересующихся изучением одного из самых популярных open-source фреймворков машинного обучения⁚ TensorFlow.
О программе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения четырех курсов
- Сложность⁚ Средняя-advanced
Программа курса
Программа сертификации «TensorFlow Developer Professional Certificate» состоит из четырех курсов⁚
- Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning
- Natural Language Processing in TensorFlow
- Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow
- Building and Training Neural Networks with TensorFlow
Каждый курс включает в себя теоретические лекции, практические упражнения и проекты, которые помогут вам приобрести навыки MACHINE LEARNING с использованием TensorFlow.
Чему вы научитесь
После прохождения программы сертификации «TensorFlow Developer Professional Certificate» вы сможете⁚
- Строить и обучать нейронные сети с использованием TensorFlow
- Улучшать производительность сетей с помощью сверток
- Разработать мощные модели машинного обучения с использованием TensorFlow
Программа сертификации «TensorFlow Developer Professional Certificate» поможет вам приобрести практические навыки и знания в области машинного обучения с использованием TensorFlow, что сделает вас более конкурентоспособными на рынке труда.
«Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras» — Coursera
В этом курсе вы научитесь создавать сложные модели глубокого обучения с помощью TensorFlow 2 и Keras. Курс предлагает полный обзор теории и практических навыков, необходимых для работы с глубоким обучением.
Курс⁚
- Язык курса⁚ английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ средняя
Программа курса
Курс состоит из 4 модулей⁚
- Создание моделей глубокого обучения с помощью Keras
- Настройка и оптимизация моделей глубокого обучения
- Применение моделей глубокого обучения в реальных проектах
Чему вы научитесь
В этом курсе вы научитесь⁚
- Создавать модели глубокого обучения с помощью TensorFlow 2 и Keras
- Настроить и оптимизировать модели глубокого обучения
- Применять модели глубокого обучения в реальных проектах
- Работать с данными и готовить их для обучения моделей
- Оценивать производительность моделей глубокого обучения
Курс идеально подходит для разработчиковинженеров и специалистов по машинному обучениюкоторые хотят расширить свои навыки и знания в области глубокого обучения.
«PyTorch for Deep Learning and Computer Vision» — Udemy
В этом курсе вы научитесь использовать PyTorch для разработки моделей глубокого обучения и компьютерного зрения.
О курсе
- Язык курса⁚ Английский
- Выдача сертификата⁚ Да
- Сложность⁚ Средняя
Программа курса
Курс состоит из 11 секций, которые покрывают основы PyTorch, линейную регрессию, логистическую регрессию,(feedforward) нейронные сети, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и другие темы, связанные с глубоким обучением и компьютерным зрением.
Чему вы научитесь
В этом курсе вы научитесь⁚
- Разрабатывать модели глубокого обучения с помощью PyTorch
- Использовать PyTorch для компьютерного зрения
- Понимать основы линейной регрессии, логистической регрессии и нейронных сетей
- Разрабатывать сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети
- Использовать PyTorch для разработки моделей компьютерного зрения
Курс идеально подходит для начинающих в области машинного обучения и глубокого обучения, а также для тех, кто хочет углубить свои знания в PyTorch.