50 бесплатных курсов искусственного интеллекта

«Учим искусственный интеллект на примере Super Mario за 3 дня с нуля» — Skillbox

Описание курса

Курс «Учим искусственный интеллект на примере Super Mario за 3 дня с нуля» от Skillbox ‒ это уникальная возможность изучить основы искусственного интеллекта и машинного обучения на примере всем известной игры Super Mario. Заわずе 3 дня вы научитесь создавать простейшие модели искусственного интеллекта и проведете обучение нейросети на языке Python.

Основные характеристики курса⁚

• Язык курса⁚ Русский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Начальный уровень
• Количество уроков/модулей: 3 дня

Программа курса

Курс состоит из 3 дней интенсивного обученияв ходе которых вы будете изучать следующие темы⁚

• День 2⁚ Создание простейшей модели искусственного интеллекта на языке Python
• День 3⁚ Обучение нейросети на примере игры Super Mario

Чibold вы научитесь

Пройдя курс «Учим искусственный интеллект на примере Super Mario за 3 дня с нуля»вы научитесь⁚

• Создавать простейшие модели искусственного интеллекта на языке Python
• Проводить обучение нейросети на примере игры Super Mario
• Осваивать азы машинного обучения
• Строить нейросети

Также, вы получите возможность работать над собственными проектами и развивать свои навыки в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

«Бесплатный мастер-класс «Нейросети с нуля»» — Skillbox

Вы хотите научиться создавать нейросети с нуля и начать применять их в своей работе? Тогда вамEEDED.master-класс от Skillbox – одного из лидеров российского рынка онлайн-образования!

О курсе

• Язык курса⁚ русский
• Выдача сертификата⁚ после прохождения курса
• Сложность⁚ для начинающих
• Количество уроков/модулей: 3

Программа курса

В этом бесплатном мастер-классе вы научитесь создавать нейросети с нуля‚ используя языки Python и SQL. Вы также познакомитесь с трёх главных направлениях Data Science и узнаете‚ как применять нейросети в своей работе.

Чему вы научитесь

• Создавать нейросети с нуля
• Использовать языки Python и SQL для создания нейросетей
• Познакомиться с трёх главных направлениях Data Science
• Применять нейросети в своей работе

Не пропустите возможность научиться создавать нейросети с нуля и начать применять их в своей работе! Запишитесь на бесплатный мастер-класс от Skillbox сегодня!

«Python для всех: практический мини-курс для новичков» — Skillbox

Вы хотите научиться программировать на языке Python, но не знаете, где начать? Тогда вам понравится наш обзор курса «Python для всех⁚ практический мини-курс для новичков» от Skillbox!

О курсе

• Язык курса⁚ Русский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Начальный уровень
• Количество уроков/модулей: 4 занятия

Программа курса

В рамках курса «Python для всех⁚ практический мини-курс для новичков» вы научитесь основам языка Python, узнаете, как он используется в различных областях, и научитесь писать свои первые программы.

Курс состоит из 4 занятий, каждое из которых включает в себя видеоуроки и вебинар с опытным спикером. Вы узнаете, как становятся python-программистами, преимущества языка Python и многое другое.

Чему вы научитесь

После прохождения курса «Python для всех⁚ практический мини-курс для новичков» вы сможете⁚

• Писать простые программы на языке Python
• Понимать основы языка Python и его преимущества
• Использовать Python для решения различных задач
• Стать частью сообщества python-разработчиков

Не упустите возможность научиться программировать на языке Python с помощью курса «Python для всех⁚ практический мини-курс для новичков» от Skillbox!

«Большая конференция по нейросетям «Навыки будущего» — Skillbox

В наше время искусственный интеллект (ИИ) и нейросети играют все более важную роль в различных аспектах нашей жизни и будущего.Skillbox, лидирующая образовательная платформа, предлагает уникальную возможность овладеть навыками работы с нейросетями на бесплатной конференции «Навыки будущего».

О курсе

• Язык курса⁚ Русский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 10+

Программа курса

Конференция «Навыки будущего» будет состоять из 10+ уроков и модулей, которые будут охватывать различные аспекты нейросетей и их применения в различных областях, таких как дизайн, маркетинг, бизнес и искусство.

Чему вы научитесь

Участвуя в конференции «Навыки будущего», вы научитесь⁚

• Основам математики и статистики, лежащим в основе нейросетей
• Разработке и внедрению нейросетевых моделей в различных областях
• Практическим приложениям нейросетей в дизайне, маркетинге, бизнесе и искусстве
• Работе с популярными библиотеками и фреймворками для нейросетей

Не пропустите эту уникальную возможность овладеть навыками работы с нейросетями и стать частью будущего!

«AI против спама: практическое руководство по разработке спам-фильтров» — Нетология

В современном мире информационной безопасности искусственный интеллект играет ключевую роль в борьбе со спамом. Курс «AI против спама⁚ практическое руководство по разработке спам-фильтров» от Нетологии поможет вам овладеть навыками создания эффективных спам-фильтров на основе искусственного интеллекта.

О курсе

• Язык курса⁚ Русский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 10

Программа курса

Курс состоит из 10 уроковв которых вы будете изучать следующие темы⁚

1. Основы искусственного интеллекта в борьбе со спамом
2. Алгоритмы анализа текста для обнаружения спам-сообщений
3. Разработка спам-фильтров на основе машинного обучения
4. Обучение моделей детекторов спама на больших наборах данных
5. Оптимизация спам-фильтров для достижения высокой точности
6. Борьба со сложными видами спама
7. Интеграция спам-фильтров в существующие системы
8. Мониторинг и анализ результатов работы спам-фильтров
9. Практические задания и проекты

Чему вы научитесь

По окончании курса вы будете иметь следующие навыки⁚

• Разработка эффективных спам-фильтров на основе искусственного интеллекта
• Анализ текста для обнаружения спам-сообщений
• Обучение моделей детекторов спама на больших наборах данных
• Оптимизация спам-фильтров для достижения высокой точности
• Борьба со сложными видами спама
• Интеграция спам-фильтров в существующие системы

Зарегистрируйтесь на курс и начните бороться со спамом с помощью искусственного интеллекта!

«Искусственный интеллект и будущее дизайна — Нетология

В наше время генеративное 3D-проектирование на базе искусственного интеллекта — это будущее без границ для творчества, где практически исключены человеческие ошибки.

О курсе

• Язык курса⁚ Русский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 8

Программа курса

Курс «Искусственный интеллект и будущее дизайна» Нетология поможет вам понять, как с помощью ИИ генерировать дизайн-идеи и оптимизировать свою работу. Вместе со спикером вы разберетесь, как использовать инструменты ИИ для дизайнеров;

Чему вы научитесь

• Использовать инструменты ИИ для дизайнеров
• Генерировать дизайн-идеи с помощью ИИ
• Оптимизировать свою работу с помощью ИИ
• Понимать преимущества и потенциальные вызовы ИИ в дизайне
• Улучшать творческий процесс с помощью ИИ

Курс «Искусственный интеллект и будущее дизайна» Нетология — это ваш шанс узнатькак ИИ изменит будущее дизайна и как вы можете использовать эти технологии для улучшения своей работы.

«Искусственный интеллект: уроки и вебинары» — Skillbox

В сегодняшнем мире искусственный интеллект (ИИ) является одной из самых востребованных и быстро развивающихся областей технологий. Если вы хотите остаться в теме и приобрести новые навыки в этой области, то вам необходимо знать, где и как можно получить качественное образование;

О курсе

Курс «Искусственный интеллект⁚ уроки и вебинары» от Skillbox ⸺ это идеальный вариант для тех, кто хочет начать свое путешествие в мире ИИ.Skillbox ⸺ это известная образовательная платформа, которая предлагает широкий спектр курсов и программ по востребованным направлениям и специальностям.

Характеристики курса

• Язык курса⁚ русский
• Выдача сертификата⁚ да
• Сложность⁚ средняя
• Количество уроков/модулей: 14

Программа курса

Курс «Искусственный интеллект⁚ уроки и вебинары» включает в себя 14 уроков и модулей, которые охватывают основные аспекты ИИ, такие как⁚

• Машинное обучение
• Нейронные сети
• Применение ИИ в различных областях
• Философия ИИ

Чему вы научитесь

Пройдя курс «Искусственный интеллект⁚ уроки и вебинары» от Skillbox, вы⁚

• Получите основные знания о искусственном интеллекте и его применении
• Научитесь работать с машинным обучением и нейронными сетями
• Получите опыт применения ИИ в различных областях
• Разберетесь в философии ИИ и его влиянии на общество

Данный курс идеально подходит для тех, кто хочет начать свое путешествие в мире ИИ или улучшить свои навыки в этой области.Skillbox ― это надежный партнер на пути к вашему успеху!

«Введение в искусственный интеллект» — EdX

• Язык курса⁚ Русский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Middle
• Количество уроков/модулей: 8

Программа курса⁚

Курс состоит из 8 модулейкаждый из которых посвящен отдельной теме в области искусственного интеллекта⁚

• Машинное обучение
• Длинное обучение
• Принципы обучения
• Методы искусственного интеллекта в научных исследованиях
• Практические задания и примеры
• Анализ данных и визуализация
• Применение искусственного интеллекта в различных сферах

Чему вы научитесь⁚

После прохождения курса вы сможете⁚

• Понимать основы искусственного интеллекта и машинного обучения
• Применять методы искусственного интеллекта в научных исследованиях
• Разрабатывать и реализовывать проекты с использованием машинного обучения
• Анализировать и визуализировать данные
• Применять искусственный интеллект в различных сферах

«Машинное обучение» — Coursera (Andrew Ng)

Курс «Машинное обучение» на платформе Coursera, созданный признанным экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения, доктором Эндрю Нгом, является одним из самых популярных и высоко оцененных курсов в этом направлении.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 3

Программа курса

В рамках этого курса вы изучите основы машинного обучения, включая⁚

• Создание моделей машинного обучения в Python с использованием популярных библиотек NumPy и scikit-learn
• Построение и обучение супервизорных моделей машинного обучения для задач прогнозирования и бинарной классификации
• Использование методов несупервизорного обучения для кластеризации и обнаружения аномалий
• Построение систем рекомендаций с помощью фильтрации на основе содержимого и глубокого обучения
• Построение глубоких моделей усиления обучения

Чему вы научитесь

По окончании курса вы будете способны⁚

• Разрабатывать модели машинного обучения в Python
• Использовать методы супервизорного и несупервизорного обучения для решения различных задач
• Построить системы рекомендаций и глубокие модели усиления обучения
• Использовать знания в области машинного обучения для решения реальных задач

Курс «Машинное обучение» на Coursera является отличным способом начать学习 в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Уроки и практические задания помогут вам развить навыки и знания, необходимые для работы в этом направлении.

«Нейронные сети и глубокое обучение» — Coursera (deeplearning.ai)

В этом курсе вы узнаете основы нейронных сетей и глубокого обучения от одного из самых известных экспертов в области искусственного интеллекта, Эндрю Нга.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 4

Программа курса

Курс состоит из 4 модулей⁚

1. Основы нейронных сетей и глубокого обучения
2. Улучшение глубоких нейронных сетей⁚ гиперпараметрырегуляризация и оптимизация
3. Структурирование проектов машинного обучения
4. Конволюционные нейронные сети

Чему вы научитесь

В этом курсе вы научитесь⁚

• Понимать основы нейронных сетей и глубокого обучения
• Строить и тренировать полносвязные глубокие нейронные сети
• Использовать Python и TensorFlow для решения реальных задач
• Улучшать производительность своих моделей с помощью дропаута, пакетной нормализации и других техник
• Применять свои знания в реальных проектах машинного обучения

Курс предназначен для тех, кто имеет базовые знания машинного обучения и хочет深окое обучение и нейронные сети.

«Искусственный интеллект для всех» — Coursera

Этот англоязычный онлайн-курс с автопереводом на русский язык‚ проведенный преподавателем из DeepLearning․AI‚ поможет вам получить_job-ready AI skills_ и улучшить свою карьеру․ Не требуются предварительные знания в области ИИ․

Курс⁚

• Язык курса⁚ Английский с автопереводом на русский язык
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Начальный уровень
• Количество уроков/модулей: 4

Программа курса⁚

Курс разделен на 4 модуля⁚

• Модуль 1⁚ Що таке ІІ?
• Модуль 2⁚ Створення проектів з використанням ІІ
• Модуль 3⁚ Створення ІІ в вашій компанії
• Модуль 4⁚ ІІ і суспільство

Чему вы научитесь⁚

• Основные понятия и определения искусственного интеллекта
• Базовые методы машинного обучения
• Машинное обучение для задач классификации и кластеризации данных
• Как работает генеративный искусственный интеллект

Зарегистрируйтесь на курсе и начните изучать искусственный интеллект сегодня!

«Основы искусственного интеллекта» — Microsoft Learn

Курс «Основы искусственного интеллекта» от Microsoft Learn ‒ это отличный способ начать свой путь в мире искусственного интеллекта (ИИ). В этом курсе вы узнаете о основных концепциях ИИ и службах Microsoft Azureкоторые можно использовать для создания решений искусственного интеллекта.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да, после прохождения курса вы получите сертификат от Microsoft
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 2 модуля

Программа курса

Курс состоит из двух модулей⁚

1. Модуль 1⁚ Основы создания искусственного интеллекта
2. Модуль 2⁚ Использование искусственного интеллекта в бизнесе

Чему вы научитесь

В этом курсе вы узнаете⁚

• Основные концепции искусственного интеллекта и машинного обучения
• Как использовать службы Microsoft Azure для создания решений искусственного интеллекта
• Как применять искусственный интеллект в бизнесе для улучшения результатов
• Как создавать ответственные решения искусственного интеллекта

Курс «Основы искусственного интеллекта» от Microsoft Learn ― это отличный способ начать свой путь в мире искусственного интеллекта и получить навыкинеобходимые для успеха в этой области.

«Искусственный интеллект: принципы и техники» — Stanford Online

Курс «Искусственный интеллект⁚ принципы и техники» от Stanford Online предлагает глубокий обзор основополагающих концепций и методологий искусственного интеллекта․ В этом курсе вы узнаете‚ как создавать машины‚ демонстрирующие智能ное поведение‚ и как использовать инструменты и техники для решения сложных реальных задач․

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да‚ после успешного завершения курса
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 56 видеоуроков

Программа курса

Курс состоит из 56 видеоуроков‚ которые покрывают следующие темы⁚

• Математические основы искусственного интеллекта
• Машинное обучение
• Пробабилистическое рассуждение (графические модели)
• Планирование и поиск решений
• Конstraint Satisfaction Problems (CSP)
• Использование инструментов и технологий для решения сложных реальных задач

Чему вы научитесь

После прохождения курса «Искусственный интеллект⁚ принципы и техники» вы сможете⁚

• Понимать основополагающие принципы и методологии искусственного интеллекта
• Разрабатывать свои собственные модели и алгоритмы искусственного интеллекта
• Использовать инструменты и технологии для решения сложных реальных задач
• Применять искусственный интеллект в различных областях‚ таких как медицинская диагностика‚ распознавание речи‚ робототехника и другие

«Нейронные сети и глубокое обучение» — Udacity

Сегодня нейронные сети и глубокое обучение являются одними из самых востребованных технологий в мире. Они уже сегодня меняют мир и открывают новые возможности для бизнеса, науки и индивидуумов. Если вы хотите стать частью этих изменений, то курс «Нейронные сети и глубокое обучение» на Udacity ౼ это идеальный выбор для вас.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 10+

Программа курса

Курс «Нейронные сети и глубокое обучение» на Udacity охватывает все основные аспекты нейронных сетей и глубокого обучения. В рамках курса вы изучите⁚

• Основы нейронных сетей и глубокого обучения
• Архитектуры глубокого обучения, такие как RNN, CNN и трансформеры
• Обучение нейронных сетей с использованием больших объемов данных
• Практические приемы использования фреймворков для глубокого обучения, таких как TensorFlow и PyTorch
• Применение глубокого обучения в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и генерация текста

Чему вы научитесь

После прохождения курса «Нейронные сети и глубокое обучение» на Udacity вы сможете⁚

• Создавать и тренировать нейронные сети для различных задач
• Работать с большими данными и применять глубокое обучение в различных областях
• Использовать фреймворки для глубокого обучения, такие как TensorFlow и PyTorch
• Понимать принципы работы глубокого обучения и его применения в реальных проектах

Не упустите возможность узнать больше о нейронных сетях и глубоком обучении и начать свой путь к карьере в области искусственного интеллекта!

«Обработка естественного языка» — Coursera

Курс «Обработка естественного языка» на платформе Coursera ⎼ это уникальная возможность изучить одну из самых быстро развивающихся областей искусственного интеллекта․ Обработка естественного языка (NLP) ― это область компьютерной науки‚ которая занимается созданием алгоритмов для интерпретации и манипуляции человеческим языком․

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да‚ после успешного завершения курса
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 3

Программа курса

Курс состоит из трех модулей⁚

1. Рекуррентные нейронные сети
2. Обработка естественного языка и векторное представление слов
3. Последовательные модели и_Word Embeddings

Чему вы научитесь

После прохождения курса «Обработка естественного языка» вы будете знать⁚

• Основные концепции и методы обработки естественного языка
• Как использовать рекуррентные нейронные сети для анализа текстовых данных
• Как создавать векторные представления слов для улучшения эффективности моделей NLP
• Как применять последовательные модели для решения задач NLP

Курс «Обработка естественного языка» на Coursera ⎼ это отличная возможность для тех‚ кто хочет начать свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения․ Получите навыки и знания‚ необходимые для создания эффективных моделей NLP‚ и начните свою карьеру в этом захватывающем поле!

«Компьютерное зрение» — Coursera

В сегодняшнем мире технологий, компьютерное зрение играет важную роль в различных областях, включая медицину, автомобильную промышленность,․robotics и безопасность․ Курсы компьютерного зрения помогают学生ам и профессионалам развивать навыки и знания, необходимые для работы в этом поле․

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 4 модуля

Программа курса

Курс «Компьютерное зрение» на Coursera предлагает学生ам возможность изучить основы компьютерного зрения, включая обработку изображений, извлечение признаков и машинное обучение․ Студенты также узнают о современных методах глубокого обучения, таких как convolutional neural networks (CNNs) и реальном времени видеоанализе․

Чему вы научитесь

• Основам компьютерного зрения, включая обработку изображений и извлечение признаков
• Машинному обучению и глубокому обучению
• Разработке и тренировке моделей компьютерного зрения
• Применению компьютерного зрения в различных областях, включая медицину, автомобильную промышленность и безопасность

Курс «Компьютерное зрение» на Coursera ⸺ это отличная возможность для студентов и профессионалов, желающих развивать свои навыки и знания в области компьютерного зрения․

«Обучение с подкреплением» — Udacity

В этом курсе мы будемstudying одного из самых популярных и эффективных методов машинного обучения — обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Этот метод позволяет создавать алгоритмы, которые могут обучаться принимать решения в различных ситуациях, используя опыт и взаимодействие с окружающей средой.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 8 модулей

Программа курса

Курс состоит из 8 модулей, в которых мы будем изучать основы обучения с подкреплением, включая⁚

1. Марковские процессы принятия решений (Markov Decision Processes, MDP)
2. Алгоритмы Q-learning и SARSA
3. Глубокие Q-сети (Deep Q-Networks, DQN)
4. Алгоритмы Policy Gradient и Actor-Critic
5. Методы оценки политики и значения функции
6. Применение обучения с подкреплением в реальных задачах
7. Проектная работа по обучению с подкреплением

Чему вы научитесь

После прохождения курса вы научитесь⁚

• Основам обучения с подкреплением и его применению в различных задачах
• Разрабатывать алгоритмы Q-learning и SARSA
• Использовать глубокие Q-сети (DQN) для решения задач
• Разрабатывать алгоритмы Policy Gradient и Actor-Critic
• Оценивать политику и значение функции в задачах обучения с подкреплением
• Применять обучение с подкреплением в реальных задачах

«Введение в TensorFlow» — TensorFlow

В этом курсе мы рассмотрим основы TensorFlow, одного из самых популярных фреймворков для машинного обучения и глубокого обучения․ Вы узнаете, как использовать TensorFlow для разработки и обучения моделей машинного обучения․

Курс⁚

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Начальный уровень
• Количество уроков/модулей: 10

Программа курса⁚

В этом курсе мы рассмотрим следующие темы⁚

1. Установка и настройка TensorFlow
2. Основы TensorFlow⁚ тензоры, переменные, операции
3. Создание и обучение моделей машинного обучения с помощью TensorFlow
4. Работа с данными в TensorFlow⁚ загрузка, преобразование, нормализация
5. Визуализация результатов с помощью TensorBoard
6. Обработка ошибок и отладка кода в TensorFlow
7. Применение TensorFlow в реальных проектах
8. Советы и рекомендации для начинающих разработчиков TensorFlow
9. Заключительный проект⁚ разработка собственной модели машинного обучения с помощью TensorFlow

Чему вы научитесь⁚

После прохождения этого курса вы сможете⁚

• Установить и настроить TensorFlow на своем компьютере
• Работать с тензорами и переменными в TensorFlow
• Создавать и обучать модели машинного обучения с помощью TensorFlow
• Визуализировать результаты с помощью TensorBoard
• Обрабатывать ошибки и отлаживать код в TensorFlow
• Применять TensorFlow в реальных проектах

«Введение в Keras» — Keras

В этом курсе мы будем изучать основы библиотеки Keras, простого в использовании но мощного инструментария для глубокого обучения на языке Python.

О курсе

• Язык курса⁚ Русский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Начальный уровень
• Количество уроков/модулей: 5

Программа курса

В рамках этого курса мы будем изучать следующие темы⁚

1. Установка и настройка Keras
2. Основы глубокого обучения и нейронных сетей
3. Модели Keras и слои
4. Модули Keras и их применение
5. Практические задачи и примеры использования Keras

Чему вы научитесь

В результате прохождения этого курса вы будете знать⁚

• Как установить и настроить Keras
• Основы глубокого обучения и нейронных сетей
• Как создавать модели Keras и работать с ними
• Как использовать модули Keras для решения практических задач
• Как применять Keras для решения реальных задач машинного обучения

Курс предназначен для начинающих программистов и специалистов в области машинного обученияжелающих овладеть навыками работы с библиотекой Keras.

«Введение в PyTorch» — PyTorch

В этом курсе мы будем изучать основы библиотеки PyTorch, которая является одним из наиболее популярных фреймворков для глубокого обучения․ PyTorch позволяет создавать нейронные сети и модели машинного обучения с помощью языка программирования Python․

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Начальный уровень
• Количество уроков/модулей: 60 минут

Программа курса

В этом курсе мы будем изучать следующие темы⁚

• Базовые концепции тензоров в PyTorch
• Автоматическое дифференцирование с помощью autograd
• Создание простой нейронной сети с помощью PyTorch
• Обработка данных с помощью PyTorch

Чему вы научитесь

После прохождения этого курса вы научитесь⁚

• Понимать основы библиотеки PyTorch
• Создавать простые нейронные сети с помощью PyTorch
• Обрабатывать данные с помощью PyTorch
• Использовать автоматическое дифференцирование с помощью autograd
• Разработать свои собственные модели машинного обучения с помощью PyTorch

Также, вы получите возможность узнать о других возможностях PyTorch, таких как создание сложных нейронных сетей, обработка изображений и естественного языка, а также использование PyTorch для разработки своих собственных проектов․

«Математика для машинного обучения» — Khan Academy

В современном мире машинное обучение стало одним из ключевых направлений в области информационных технологий. Однако, для успешного освоения этого направления необходимо иметь солидные математические знания. Khan Academy предлагает курс «Математика для машинного обучения»который поможет вам овладеть необходимыми математическими навыками для начала работы в этом направлении.

Описание курса

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 1000+

Программа курса

Курс «Математика для машинного обучения» от Khan Academy включает в себя следующие модули⁚

• Линейная алгебра
• Мат. анализ
• Вероятность и статистика
• Оптимизация
• Аналитическая геометрия
• Векторный анализ

Чему вы научитесь

Пройдя курс «Математика для машинного обучения» от Khan Academy, вы научитесь⁚

• Основам линейной алгебры и математического анализа
• Понимать вероятность и статистику
• Оптимизировать функции
• Работать с аналитической геометрией и векторным анализом
• Применять математические знания в машинном обучении

Курс «Математика для машинного обучения» от Khan Academy – это отличный способ овладеть необходимыми математическими навыками для начала работы в области машинного обучения. Не упустите возможность улучшить свои навыки и начать карьеру в этом направлении!

«Линейная алгебра» — MIT OpenCourseWare

Курс «Линейная алгебра» от MIT OpenCourseWare предлагает подробное изучение линейной алгебры‚ включая векторные пространства‚ системы линейных уравнений‚ базисы‚ линейную независимость‚ матрицы‚ определители‚ собственные значения‚ внутренние произведения‚ квадратичные формы и канонические формы матриц.

Информация о курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Нет
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 36 видео-лекций

Программа курса

Курс涵盖以下 темы⁚

• Векторные пространства
• Системы линейных уравнений
• Базисы и линейная независимость
• Матрицы и определители
• Собственные значения и диагонализация
• Внутренние произведения и квадратичные формы
• Канонические формы матриц

Чему вы научитесь

По окончании курса вы сможете⁚

• Работать с векторными пространствами и системами линейных уравнений
• Определить базисы и линейную независимость
• Работать с матрицами и определителями
• Определить собственные значения и диагонализовать матрицы
• Использовать внутренние произведения и квадратичные формы
• Определить канонические формы матриц

Курс «Линейная алгебра» от MIT OpenCourseWare идеально подходит для студентов‚ аспирантов и специалистов‚ которые хотят углубить свои знания в области линейной алгебры и ее приложений.

«Вероятность и статистика» — MIT OpenCourseWare

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Нет
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 25 видео лекций, онлайн-материалы и задачи

Программа курса

Курс включает в себя следующие темы⁚

• Базовые комбинаторики
• Случайные переменные
• Распределения вероятностей
• Байесовское выводы
• Тестирование гипотез
• Интервалы доверия
• Линейная регрессия

Чему вы научитесь

В результате прохождения курса вы научитесь⁚

• Понимать основные понятия теории вероятностей и статистики
• Применять статистические методы для анализа данных
• Использовать программное обеспечение для статистических задач
• Разрабатывать свои собственные статистические модели

Курс «Вероятность и статистика» от MIT OpenCourseWare – это отличная возможность для студентов и специалистов получить фундаментальные знания в области статистики и теории вероятностей.

«Алгоритмы и структуры данных» — HackerRank

В этом курсе мы предлагаем вам возможность изучить алгоритмы и структуры данных на платформе HackerRank. Алгоритмы и структуры данных являются фундаментальными навыками для каждого программиста, и знание этих технологий помогает улучшить навыки решения проблем и проводить кодинг-интервью.

Курс включает в себя⁚

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Дапосле прохождения курса вы получите сертификат
• Сложность⁚ Для начинающих и опытных программистов
• Количество уроков/модулей: Более 20 уроков и модулей

Программа курса

Курс включает в себя следующие темы⁚

• Массивы и связанные списки
• Стеки и очереди
• Деревья и графы
• Сортировка и поиск
• Динамическое программирование
• Хеш-таблицы и другие алгоритмы

Чему вы научитесь

В результате прохождения курса вы научитесь⁚

• Использовать различные алгоритмы и структуры данных для решения проблем
• Понимать принципы работы хеш-таблиц, деревьев и графов
• Разработать эффективные алгоритмы для сортировки и поиска данных
• Использовать динамическое программирование для решения сложных задач
• Улучшить свои навыки программирования и готовность к кодинг-интервью

Не упустите возможность улучшить свои навыки и пройти курс «Алгоритмы и структуры данных» на платформе HackerRank!

«Python для Data Science» — DataCamp

В этом курсе вы научитесь использовать Python для науки о данных, начиная с основ и заканчивая машинным обучением. Курс предназначен для тех, кто хочет стать ассоциированным ученым по данным и получить необходимые навыки для успеха в этом поле.

Курс⁚

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 21

Программа курса⁚

Курс состоит из 21 модуля, каждый из которых посвящен определенной теме, связанной с наукой о данных с помощью Python. Некоторые из тем, которые будут обсуждаться в курсе, включают⁚

• Основы Python
• Использование NumPy для эффективной работы с данными
• Манипуляция данными с помощью pandas
• Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn
• Машинное обучение с помощью scikit-learn

Чему вы научитесь⁚

По окончании курса вы будете знать, как⁚

• Использовать Python для импорта, очистки, манипуляции и визуализации данных
• Работать с популярными библиотеками Python, такими как NumPy, pandas, Matplotlib и scikit-learn
• Применять машинное обучение для решения задач науки о данных
• Строить модели машинного обучения с помощью scikit-learn
• Визуализировать данные для эффективного представления результатов

Курс «Python для Data Science» на DataCamp ⏤ это отличный способ научиться использовать Python для науки о данных и начать свою карьеру в этом поле.

«Продвинутый Python для Data Science» — Dataquest

Курс «Продвинутый Python для Data Science» от Dataquest — это отличный способ продолжить свое образование в области анализа данных и machine learning. В этом курсе вы узнаете intermediate Python техники для очистки и анализа текстовых данных‚ а также概念ы объектно-ориентированного программирования.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 4

Программа курса

Курс состоит из четырех модулей⁚

1. Intermediate Python Techniques for Data Science
2. Data Cleaning and Analysis
3. Advanced Python Concepts for Data Science
4. Project⁚ Text Data Analysis with Python

Чему вы научитесь

В результате прохождения курса вы будете способны⁚

• Использовать intermediate Python техники для очистки и анализа текстовых данных
• Понимать концепции объектно-ориентированного программирования
• Анализировать и очищать данные с помощью Python
• Разрабатывать проекты по анализу текстовых данных с помощью Python

Курс «Продвинутый Python для Data Science» от Dataquest ー это идеальный выбор для тех‚ кто хочет расширить свои навыки в области анализа данных и machine learning с помощью Python.

«NumPy» — DataCamp

В этом курсе «Introduction to NumPy» от DataCamp вы станете мастером работы с массивами NumPy, которые используются в таких популярных библиотеках как TensorFlow, scikit-learn, pandas и Matplotlib.

О курсе⁚

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Beginner
• Количество уроков модулей⁚ 4 часа

Программа курса⁚

В этом курсе вы узнаете, как создавать, сортировать, фильтровать и обновлять массивы с помощью данных из переписи деревьев Нью-Йорка. Вы также узнаете, почему NumPy так эффективен и как использовать вещание и векторизацию для ускорения вашего кода.

Чему вы научитесь⁚

В результате прохождения этого курса вы сможете⁚

• Создавать и манипулировать массивами NumPy
• Использовать вещание и векторизацию для ускорения кода
• Обрабатывать и анализировать данные с помощью NumPy
• Стать мастером работы с массивами NumPy

Присоединяйтесь к этому курсу и начните свой путь к мастерству в работе с массивами NumPy!

«Pandas» — DataCamp

В этом обзоре мы будем говорить о курсе «Pandas» от DataCamp, который поможет вам овладеть навыками работы с данными в Python.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 4 часа видеоуроков и практических заданий

Программа курса

Курс «Pandas» от DataCamp состоит из четырех модулей⁚

1. Манипуляция данными с помощью Pandas
2. Агрегация данных для получения insight
3. Срезание и группировка данных
4. Применение функций для манипуляции данными

Чему вы научитесь

По окончании курса вы будете уметь⁚

• Импортировать и очищать данные с помощью Pandas
• Проводить базовый анализ данных с помощью Pandas
• Манипулировать данными с помощью различных функций Pandas
• Применять функции для агрегации и группировки данных
• Решать реальные задачи, связанные с манипуляцией данными

Курс «Pandas» от DataCamp ‒ это отличный способ овладеть навыками работы с данными в Python и начать свою карьеру в области науки о данных.

«Matplotlib» — DataCamp

В этом курсе вы узнаете, как использовать библиотеку Matplotlib для визуализации данных в Python. Matplotlib предоставляет строительные блоки для создания богатых и интерактивных отображений данных.

Курс

• Язык курса⁚ Python
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 4

Программа курса

Курс состоит из четырех глав⁚

1. Использование интерфейса pyplot
2. Добавление данных к объекту axes
3. Настройка отображений

Чему вы научитесь

В этом курсе вы узнаете, как⁚

• Использовать Matplotlib для визуализации данных
• Создавать линейные, баровые и точечные отображения
• Настроить отображения с помощью различных параметров
• Использовать различные типы диаграмм для отображения данных

Курс идеально подходит для тех, кто хочет научиться визуализировать данные с помощью Python и Matplotlib.

«Seaborn» — DataCamp

В этом курсе вы узнаете, как использовать библиотеку Seaborn для создания различных типов графиков, включая.scatter plots, count plots, bar plots и box plots, а также как кастомизировать свои визуализации.

О курсе

• Язык курса⁚ английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ средняя
• Количество уроков/модулей: 4 часа

Программа курса

В этом курсе вы изучите⁚

1. Как создавать различные типы графиков с помощью Seaborn, включая.scatter plots, count plots, bar plots и box plots
2. Как кастомизировать свои визуализации с помощью Seaborn
3. Как использовать Seaborn для анализа реальных-world datasets

Чему вы научитесь

По окончании курса вы сможете⁚

• Создавать информативные и привлекательные визуализации данных с помощью Seaborn
• Выбирать правильный тип графика для своих данных
• Кастомизировать свои визуализации с помощью Seaborn
• Анализировать реальные-world datasets с помощью Seaborn

«Обработка и анализ изображений с OpenCV» — OpenCV

В этом курсе мы будем изучать основы обработки и анализа изображений с помощью библиотеки OpenCV, которая является одной из самых мощных и популярных инструментов для компьютерного зрения.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 10+

Программа курса

Курс будет состоять из следующих разделов⁚

1. Чтение и запись изображений с помощью OpenCV
2. Обработка изображений⁚ фильтрация, преобразование, масштабирование
3. Анализ изображений⁚ детекция объектов, распознавание лиц, текста и т.д.
4. Применение OpenCV в медицинской диагностике и других областях
5. Работа с видео⁚ преобразование кадров, детекция движения и т.д.
6. Применение машинного обучения в компьютерном зрении
7. Проекты и практические задания

Чему вы научитесь

В результате прохождения этого курса вы научитесь⁚

• Читать и записывать изображения с помощью OpenCV
• Проводить различные операции с изображениями⁚ фильтрацию, преобразование, масштабирование
• Анализировать изображения⁚ детектировать объекты, распознавать лица, текст и т.д.
• Применять OpenCV в медицинской диагностике и других областях
• Работать с видео⁚ преобразовывать кадры, детектировать движение и т.д.
• Применять машинное обучение в компьютерном зрении

Курс предназначен для начинающих программистов, которые хотят овладеть навыками обработки и анализа изображений с помощью OpenCV.

«Чат-боты и виртуальные ассистенты» — Dialogflow

В современном мире технологий чат-боты и виртуальные ассистенты становятся все более популярными. Они помогают автоматизировать рутинные задачи, улучшать взаимодействие с клиентами и увеличивать эффективность работы. Dialogflow ⎯ это мощная платформа для создания чат-ботов и виртуальных ассистентов, которая позволяет разработчикам создавать приложения, понимающие естественный язык и взаимодействующие с пользователями через текстовые и голосовые интерфейсы.

О курсе

• Язык курса⁚ Русский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средний уровень
• Количество уроков/модулей: 10

Программа курса

1. Основные возможности Dialogflow
2. Обработка естественного языка (NLP)
3. Интенты, сущности и контексты
4. Интеграции с другими приложениями
5. Создание чат-бота с помощью Dialogflow
6. Настройка диалоговых потоков
7. Тестирование и отладка чат-бота
8. Развертывание чат-бота на сайте или в приложении
9. Анализ эффективности чат-бота

Чему вы научитесь

В этом курсе вы научитесь создавать эффективных чат-ботов и виртуальных ассистентов с помощью Dialogflow. Вы будете знать, как⁚

• Обрабатывать естественный язык и понимать intent пользователей
• Создавать сложные диалоговые потоки
• Интегрировать чат-бот с другими приложениями
• Тестировать и отлаживать чат-бот
• Развертывать чат-бот на сайте или в приложении
• Анализировать эффективность чат-бота

Знания, полученные в этом курсе, помогут вам создавать эффективных чат-ботов и виртуальных ассистентов, которые будут автоматизировать рутинные задачи и улучшать взаимодействие с клиентами.

«Рекомендательные системы» — Coursera

В этом курсе вы узнаете о ведущих подходах в рекомендательных системах․ Описанные техники касаются как коллаборативных, так и контент-ориентированных подходов и включают в себя наиболее важные алгоритмы, используемые для предоставления рекомендаций․ Вы научитесь, как они работают, как использовать и оценивать их, указывая на преимущества и недостатки․

О курсе⁚

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 5

Программа курса⁚

Курс состоит из 5 модулей, в которых будут рассмотрены ведущие подходы в рекомендательных системах, включая коллаборативную фильтрацию, контент-ориентированные подходы и использование глубокого обучения․ Вы узнаете, как построить более сложные рекомендательные системы, используяadvanced machine-learning techniques․

Чему вы научитесь⁚

В этом курсе вы научитесь⁚

• понимать основные концепции рекомендательных систем;
• понимать коллаборативную фильтрацию;
• понимать использование глубокого обучения в рекомендательных системах;
• понимать дальнейшие вопросы рекомендательных систем․

Чтобы успешно пройти курс, вам нужно быть комфортно программировать на Python и иметь基本ные знания математики․

Курс предлагается на платформе Coursera и является частью специализации по Recommender Systems․

«Анализ временных рядов» — DataCamp

Курс «Анализ временных рядов» от DataCamp поможет вам овладеть основами анализа временных рядов в Python с использованием различных моделей‚ включая авторегрессионную‚ скользящую среднюю и кointegration.

Обзор курса

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да‚ после прохождения курса вы получите сертификат от DataCamp
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 4 часа видеоуроков‚ разделенных на 8 модулей

Программа курса

Курс «Анализ временных рядов» состоит из 8 модулей‚ каждый из которых будет посвящен отдельной теме анализа временных рядов⁚

1. Авторегрессионная модель (AR)
2. Модель скользящей средней (MA)
3. Модель авторегрессии и скользящей средней (ARMA)
4. Модель авторегрессии‚ скользящей средней и интегрирования (ARIMA)
5. Кointegration и Error Correction Model (ECM)
6. Прогнозирование временных рядов
7. Практическое применение анализа временных рядов

Чему вы научитесь

По окончании курса «Анализ временных рядов» вы сможете⁚

• Анализировать временные ряды с помощью различных моделей
• Выбирать подходящую модель для конкретной задачи
• Строить прогнозы на основе анализа временных рядов
• Применять анализ временных рядов в различных областях‚ таких как финансы‚ маркетинг и производство

Курс «Анализ временных рядов» от DataCamp ౼ это отличный способ овладеть навыками анализа временных рядов и начать свою карьеру в области данных и машинного обучения.

«Введение в обработку естественного языка» — NLTK

Обработка естественного языка (NLP) ⸺ это область искусственного интеллекта, которая занимается взаимодействием между компьютерами и людьми на естественном языке. В этом курсе мы будем学习 основные концепции, методы, инструменты и приложения дисциплины обработки естественного языка с помощью популярной библиотеки Python — NLTK.

О курсе

• Язык курса⁚ Русский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Начальный уровень
• Количество уроков/модулей: 10

Программа курса

В этом курсе мы будем学习 следующие темы⁚

1. Токенизация и нормализация текста
2. Обработка корпуса текста
3. Анализ частеречного состава текста
4. Синтаксический анализ текста
5. Семантический анализ текста
6. Применение NLTK в реальных задачах
7. Создание чат-бота с помощью NLTK
8. Анализ текстовой информации с помощью NLTK
9. Практические задания и проекты

Чему вы научитесь

В результате прохождения этого курса вы научитесь⁚

• Понимать основные концепции обработки естественного языка
• Использовать библиотеку NLTK для обработки текстовой информации
• Анализировать тексты на естественном языке
• Создавать чат-боты и другие приложения с помощью NLTK
• Решать практические задачи в области обработки естественного языка

Начните свой путь в мире обработки естественного языка с помощью NLTK!

«Глубокое обучение для компьютерного зрения» — fast.ai

В этом курсе мы будем изучать основы глубокого обучения для компьютерного зрения с помощью библиотеки fast.ai.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 7

Программа курса

Курс разделен на 7 модулей‚ каждый из которых посвящен отдельной теме в области глубокого обучения для компьютерного зрения.

Модуль 2⁚ Архитектуры глубокого обучения для компьютерного зрения

Модуль 3⁚ Разработка и развертывание приложений компьютерного зрения

Модуль 4⁚ Обработка изображений и видео с помощью глубокого обучения

Модуль 5⁚ Обнаружение объектов и сегментация изображений

Модуль 6⁚ Распознавание лиц и анализ поведения

Модуль 7⁚ Прикладные задачи компьютерного зрения в реальном мире

Чему вы научитесь

По окончании курса вы будете знать⁚

• Как использовать библиотеку fast.ai для разработки приложений компьютерного зрения
• Основы глубокого обучения и его применения в компьютерном зрении
• Как разработать и развернуть приложения компьютерного зрения
• Как использовать глубокое обучение для обработки изображений и видео
• Как обнаруживать объекты и сегментировать изображения
• Как распознавать лица и анализировать поведение
• Как применять компьютерное зрение в реальном мире

«Свёрточные нейронные сети (CNN)» — Stanford CS231n

Курс CS231n⁚ Convolutional Neural Networks for Visual Recognition предлагает Стэнфордский университет и является одним из наиболее популярных курсов по компьютерному зрению и глубокому обучению.

Общая информация о курсе⁚

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 10 недель, 3-4 часа занятий в неделю

Программа курса⁚

Курс CS231n состоит из 10 недель и включает в себя следующие модули⁚

1. Модуль 1⁚ Визуальное распознавание и машинное обучение
2. Модуль 2⁚ Свёрточные нейронные сети (CNN)
3. Модуль 3⁚ Архитектуры CNN и передача обучения
4. Модуль 4⁚ Обучение и оптимизация CNN
5. Модуль 5⁚ Приложения CNN в компьютерном зрении

Чему вы научитесь⁚

В результате прохождения курса CS231n вы научитесь⁚

• Применять свёрточные нейронные сети для решения zadach компьютерного зрения
• Понимать принципы работы и архитектуры CNN
• Обучать и оптимизировать CNN для различных задач компьютерного зрения
• Использовать передачу обучения для ускорения процесса обучения CNN
• Разрабатывать и реализовывать свои собственные приложения компьютерного зрения с использованием CNN

Курс CS231n идеально подходит для студентов, аспирантов и специалистов в области компьютерного зрения и машинного обучениякоторые хотят深око понять принципы работы свёрточных нейронных сетей и их применения в решении задач компьютерного зрения.

«Рекуррентные нейронные сети (RNN)» — Stanford CS224n

Курс

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 8-10

Программа курса

Курс состоит из лекций, домашних заданий и финального проекта. Лекции будут покрывать фундаментальные темы в области глубокого обучения, с фокусом на методах, применимых к доменам таких как робототехника и управление. Домашние задания будут фокусироваться на концептуальных вопросах и кодинговых проблемах, подчеркивающих важность понимания основных понятий и алгоритмов.

Чему вы научитесь

В результате прохождения этого курса, вы будете иметь возможность⁚

• Понимать принципы работы рекуррентных нейронных сетей (RNN)
• Использовать RNN для решения задач языковой обработки
• Разработать свои собственные модели языковой обработки с использованием RNN
• Оптимизировать производительность своих моделей с помощью различных техник обучения

Курс «Рекуррентные нейронные сети (RNN)» ‒ это отличная возможность для тех, кто хочет получить глубокие знания в области языковой обработки и машинного обучения.

«Трансформеры и модели внимания» — Hugging Face

В последнее время трансформеры и модели внимания стали neodprivodimыми инструментами в области машинного обучения и обработки естественного языка. Hugging Face ⎻ это платформа, которая предоставляет доступ к тысячам предобученных моделей, включая трансформеры и модели внимания. В этом курсе мы будем изучать, как использовать трансформеры и модели внимания из Hugging Face для решения различных задач в области NLP.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 8

Программа курса

Курс будет состоять из 8 уроков, каждый из которых будет посвящен отдельной теме⁚

• Урок 2⁚ Архитектура трансформеров
• Урок 3⁚ Модели внимания в трансформерах
• Урок 4⁚ Использование предобученных моделей из Hugging Face
• Урок 5⁚ Файн-тюнинг предобученных моделей
• Урок 6⁚ Создание собственных моделей внимания
• Урок 7⁚ Прикладные задачи для моделей внимания
• Урок 8⁚ Проектная работа по использованию моделей внимания

Чему вы научитесь

По окончании курса вы сможете⁚

• Понимать принципы работы трансформеров и моделей внимания
• Использовать предобученные модели из Hugging Face для решения задач NLP
• Файн-тюнинг предобученных моделей для конкретных задач
• Создавать собственные модели внимания
• Применять модели внимания для解决 различных задач NLP

Курс предназначен для студентов и специалистов в области машинного обучения и обработки естественного языка, которые хотят развить свои навыки в работе с трансформерами и моделями внимания.

«Генеративно-состязательные сети (GAN)» — Coursera

• Язык курса⁚ английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ средняя
• Количество уроков/модулей: 3-4 модуля

Программа курса⁚

В этом курсе вы узнаете⁚

• О ГАН и их приложениях
• О фундаментальных компонентах ГАН и их работе
• Как создавать условные ГАН, способные генерировать примеры из определенных категорий
• Как использовать фреймворк image-to-image translation и идентифицировать приложения к модальностям за пределами изображений
• Как реализовать Pix2Pix, пару image-to-image translation ГАН, для адаптации спутниковых изображений к городским пейзажам

Чему вы научитесь⁚

В результате прохождения курса вы научитесь⁚

• Понимать принципы работы ГАН и их приложений
• Создавать условные ГАН и реализовывать их на практике
• Использовать фреймворк image-to-image translation для генерации изображений
• Оценивать качество генерированных изображений и оптимизировать модели

Курс «Генеративно-состязательные сети (GAN)» на платформе Coursera ⎻ это отличная возможность узнать о последних достижениях в области машинного обучения и генеративных моделей.

«Искусственный интеллект и общество» — Coursera

Курс «Искусственный интеллект и общество» на платформе Coursera предлагает уникальную возможность изучить влияние искусственного интеллекта на наше общество и бизнес.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 4

Программа курса

Курс состоит из 4 модулей⁚

1. Module 1⁚ Основы ИИ (1 час)
2. Module 2⁚ Создание проектов с использованием ИИ (1 час)
3. Module 3⁚ Создание ИИ в вашей компании (2 часа)
4. Module 4⁚ ИИ и общество (2 часа)

Чему вы научитесь

В результате прохождения курса «Искусственный интеллект и общество» вы⁚

• Познакомитесь с основами искусственного интеллекта и его влиянием на бизнес и общество
• Научитесь создавать проекты с использованием ИИ
• Получите знания о стратегиях внедрения ИИ в компании
• Обсудите этические и социальные аспекты ИИ

Курс идеально подходит для тех, кто хочет понять, как ИИ может быть использован в бизнесе и обществеа также для техкто хочет начать свой путь в области искусственного интеллекта.

«Искусственный интеллект в медицине» — Coursera

В современной медицине искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль, помогая врачам диагностировать заболевания, предсказывать исход лечения и развивать новые методы лечения. Курс «Искусственный интеллект в медицине» на платформе Coursera предлагает возможность изучить потенциал ИИ в медицине и узнать, как он может изменить подход к лечению;

О курсе⁚

• Язык курса⁚ Русский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 4 модуля

Программа курса⁚

Курс состоит из 4 модулей, которые будутcovering следующие темы⁚

1. Применение ИИ в диагностике и лечении заболеваний
2. Использование ИИ в научных исследованиях и разработке новых методов лечения
3. Перспективы и вызовы использования ИИ в медицине

Чему вы научитесь⁚

• Изучите основы ИИ и его применения в медицине
• Узнайте, как ИИ используется в диагностике и лечении заболеваний
• Получите представление о перспективах и вызовах использования ИИ в медицине
• Обсудите этические и юридические аспекты использования ИИ в медицине

Курс «Искусственный интеллект в медицине» на платформе Coursera ⎼ это отличная возможность для медиков, студентов и всех, кто интересуется применением ИИ в медицине, чтобы узнать о последних достижениях и перспективах в этой области.

«Искусственный интеллект в финансах» — Coursera

В современном мире финансы и искусственный интеллект (ИИ) тесно переплетаются․ Coursera‚ лидирующая платформа онлайн-обучения‚ предлагает курс «Искусственный интеллект в финансах»‚ который поможет вам понять‚ как ИИ меняет финансовую сферу․

О курсе

• Язык курса⁚ Русский
• Выдача сертификата⁚ Да‚ после успешного прохождения курса
• Сложность⁚ Beginner
• Количество уроков/модулей: 4-6 недель

Программа курса

Курс «Искусственный интеллект в финансах» разделен на модули‚ каждый из которых посвящен отдельной теме⁚

• Искусственный интеллект в банковском секторе⁚ преимущества и риски
• Искусственный интеллект в инвестиционных процессах
• Искусственный интеллект в финансовой аналитике и управлении рисками

Чему вы научитесь

Пройдя курс «Искусственный интеллект в финансах»‚ вы⁚

• Получите основные знания об искусственном интеллекте и его применении в финансах
• Узнаете‚ как ИИ изменяет финансовую сферу и создает новые возможности для банковского дела и инвестирования
• Научитесь использовать искусственный интеллект для автоматизации процессов‚ улучшения качества принимаемых решений и минимизации рисков
• Получите навыки‚ необходимые для трудоустройства в финансовой сфере‚ а также доступ к ресурсам‚ которые позволяют претендовать на соответствующие вакансии

Не упустите возможность узнать‚ как искусственный интеллект меняет финансовую сферу‚ и получить навыки‚ необходимые для успеха в этом направлении․

«Искусственный интеллект в играх» — Udacity

Описание курса

В этом курсе вы будете развивать агента противника для игры Isolation, где вам нужно будет модифицировать код в файле game_agent.py. Курс предлагает возможность изучить основы искусственного интеллекта и их применение в играх.

Характеристики курса

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 27+

Программа курса

Курс включает в себя следующие темы⁚

• Оптимизационные алгоритмы
• Функции вероятности
• Минимакс поиск
• Байесовские сети
• Игровая теория
• Планирование
• Поиск решения

Чему вы научитесь

По окончании курса вы сможете⁚

• Разработать агента противника для игры Isolation
• Изучить основы искусственного интеллекта и их применение в играх
• Настроить программную среду для работы над задачами искусственного интеллекта с помощью Python
• Разработать решатель Судоку и решать задачи удовлетворения ограничений
• Изучить классические алгоритмы поиска в графахвключая неинформированный поиск и информированный поиск с эвристикой

«Искусственный интеллект в робототехнике» — Udacity

Курс «Искусственный интеллект в робототехнике» от Udacity — это уникальная возможность изучить основы искусственного интеллекта и его применения в робототехнике. В этом курсе вы узнаете, как программировать основные системы робота, включая планирование, поиск, локализацию, отслеживание и управление.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да, после успешного прохождения курса
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 4 месяца, 2 недели, 1 день, 1 час, 45 минут

Программа курса

Курс состоит из следующих модулей⁚

1. Gazebo World, изучение симуляции роботов с помощью Gazebo, самого распространенного симуляционного движка в робототехнике
2. ROS Essentials, изучение ROS (Robot Operating System) и его применения в разработке роботов
3. Localization — изучение методов оценки положения робота с помощью фильтров Гаусса и Монте-Карло
4. Mapping and SLAM ― изучение методов создания карты окружающей среды и одновременной локализации и картографирования (SLAM)
5. Path Planning and Navigation ― изучение алгоритмов планирования маршрута и навигации
6. Optional KUKA Path Planning Project — дополнительный проект по планированию маршрута для робота KUKA
7. Career Services — помощь в карьерном развитии в области автономных систем

Чему вы научитесь

После прохождения курса «Искусственный интеллект в робототехнике» вы будете способны⁚

• Программировать основные системы робота, включая планирование, поиск, локализацию, отслеживание и управление
• Использовать фильтры Гаусса для оценки шумных измерений датчиков
• Создавать карты окружающей среды и одновременно локализовать и картографировать (SLAM)
• Разработать алгоритмы планирования маршрута и навигации
• Работать с ROS и другими инструментами для разработки роботов

«Искусственный интеллект для творчества» — RunwayML

В современном мире искусственного интеллекта (ИИ) компания RunwayML занимает лидирующую позицию в революционировании способов создания контента. Основанная в 2018 году, компания имеет амбициозную миссию ‒ демократизировать процесс создания контентаоткрывая новые возможности для творчества.

Курс «Искусственный интеллект для творчества» ‒ RunwayML

В этом курсе мы будем изучать возможности использования искусственного интеллекта для стимулирования творчества и создания уникального контента.

Информация о курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 10+

Программа курса

В рамках курса мы будемcovering следующие темы⁚

• Основы генеративного моделирования и его использования в создании контента
• Практические примеры использования ИИ в видео- и фотомонтаже
• Современные тренды и перспективы развития ИИ в творчестве

Чему вы научитесь

После прохождения курса вы сможете⁚

• Понимать принципы работы искусственного интеллекта и его применения в творчестве
• Использовать генеративное моделирование для создания уникального контента
• Разрабатывать свои собственные проекты с использованием ИИ
• Оценить перспективы развития ИИ в творчестве и его влияние на будущее индустрии

Присоединяйтесь к нам в этом увлекательном путешествии в мир искусственного интеллекта и творчества!

«Искусственный интеллект для музыки» — Magenta

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал все более популярным инструментом в музыкальной индустрии. Google запустила проект Magenta, цель которого — развивать алгоритмы ИИ для генерации музыки и искусства. В этом курсе мы будем изучать, как ИИ может быть использован для создания музыки, а также как это может изменить будущее музыкальной индустрии.

Курс «Искусственный интеллект для музыки» — Magenta

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 8

Программа курса

1. Основы машинного обучения для музыки
2. Генерация музыки с помощью ИИ
3. Анализ и обработка звука с помощью ИИ
4. Создание музыкальных инструментов с помощью ИИ
5. Применение ИИ в музыкальной индустрии
6. Будущее музыки и ИИ
7. Практические упражнения и проекты

Чему вы научитесь

• Основам машинного обучения и ИИ
• Генерации музыки с помощью ИИ
• Анализу и обработке звука с помощью ИИ
• Созданию музыкальных инструментов с помощью ИИ
• Применению ИИ в музыкальной индустрии
• Развитию своих музыкальных навыков с помощью ИИ

Курс «Искусственный интеллект для музыки» ⎻ Magenta предлагает уникальную возможность изучить, как ИИ может быть использован для создания музыки, а также как это может изменить будущее музыкальной индустрии. Вы будете работать с экспертами в области ИИ и музыки, чтобы развить свои навыки и知识 в этом области.

«Искусственный интеллект для искусства» — RunwayML

В мире технологий и искусства происходит революция, и одним из ключевых факторов этого изменения является искусственный интеллект (ИИ). RunwayML ⏤ это платформа, которая объединяет ИИ и творчество, предлагая инновационные инструменты для художников, дизайнеров и рассказчиков.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Кол-во уроков/модулей: 10+

Программа курса

Курс «Искусственный интеллект для искусства» ⏤ это уникальная возможность объединить свои творческие навыки с возможностями ИИ. В рамках курса вы научитесь⁚

• Работать с инструментами RunwayML для создания интерактивных проектов
• Использовать ИИ для генерации изображений, видео и аудио контента
• Разработать свои собственные модели машинного обучения для креативных приложений
• Совмещать ИИ с традиционными методами искусства и дизайна

Чему вы научитесь

По окончании курса вы будете иметь следующие навыки⁚

• Уметь работать с платформой RunwayML и ее инструментами
• Способность создавать интерактивные проекты с использованием ИИ
• Знание принципов машинного обучения и их применения в креативных приложениях
• Уметь комбинировать ИИ с традиционными методами искусства и дизайна

Курс «Искусственный интеллект для искусства» ─ это уникальная возможность объединить свои творческие навыки с возможностями ИИ и открыть новые горизонты в мире искусства и дизайна.

«Искусственный интеллект для дизайна» — Framer

В современном мире дизайна и разработки веб-сайтов искусственный интеллект играет все более важную роль. Framer ⸺ один из лидеров в области веб-дизайна, которыйrecently представил революционный инструмент с искусственным интеллектом (AI) для создания захватывающих веб-сайтов.

Описание курса

Курс «Искусственный интеллект для дизайна» ⸺ Framer предназначен для дизайнеров, разработчиков и маркетологов, которые хотят узнать, как использовать искусственный интеллект для создания эффективных и привлекательных веб-сайтов.

Основные характеристики курса

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 10

Программа курса

Курс состоит из 10 уроков, каждый из которых посвящен отдельному аспекту использования искусственного интеллекта в дизайне. Уроки включают в себя теоретические материалы, практические задания и примеры реальных проектов.

Чему вы научитесь

После прохождения курса «Искусственный интеллект для дизайна» ౼ Framer вы будете знать⁚

• Как использовать искусственный интеллект для создания эффективных и привлекательных веб-сайтов
• Как работать с инструментами Framer для генерации и оптимизации контента
• Как создавать адаптивные и интерактивные веб-сайты с помощью AI
• Как использовать AI для локализации и поддержки многоязычных веб-сайтов
• Как оценить эффективность и оптимизировать веб-сайт с помощью аналитических инструментов

Зарегистрируйтесь на курс сегодня и начните создавать захватывающие веб-сайты с помощью искусственного интеллекта!

«Искусственный интеллект для бизнеса» — Coursera

В сегодняшнем стремительном бизнес-ландшафте, интеграция искусственного интеллекта (ИИ) является не просто роскошью, а необходимостью. Курсы по ИИ для бизнеса от Coursera помогут вам понять, как использовать искусственный интеллект для ускорения роста вашего бизнеса.

О курсе

• Язык курса⁚ Английский
• Выдача сертификата⁚ Да
• Сложность⁚ Средняя
• Количество уроков/модулей: 4

Программа курса

Курс «Искусственный интеллект для бизнеса» от Coursera разделен на 4 блока⁚

1. Что такое искусственный интеллект?
2. Как работает искусственный интеллект?
3. Применение искусственного интеллекта в бизнесе
4. Стратегии использования искусственного интеллекта в бизнесе

Чему вы научитесь

По окончании курса вы будете знать⁚

• Основы искусственного интеллекта и его применение в бизнесе
• Как использовать искусственный интеллект для ускорения роста вашего бизнеса
• Стратегии использования искусственного интеллекта в различных областях бизнеса
• Как интегрировать искусственный интеллект в существующий бизнес-процесс

Не упустите возможность стать настоящими профессионалами в области ИИ с Coursera! Записаться на курс можно до 6 мая 2024 года.