30 Бесплатных Курсов по Машинному обучению и Нейронным сетям в 2022 году с нуля до уровня PRO

Привет, друзья! Сегодня рассмотрим ТОП 30 Лучших Курсов по машинному обучению и Нейронным сетям в 2022 году для новичков с нуля до уровня PRO! Начинаем!

ТОП-3 Лучших обучающих материалов по изучению искусственного интеллекта

Которые помогут начинающему специалисту понимать основы машинного обучения.

1. «Машинное обучение и анализ данных»

Один из лучших платформ по изучению нейросетей

Сертификат: выдаётся

В данном курсе пользователи получат практические навыки в работе с аналитическими инструментами Python. В обучение входит 6 месяцев обучения бесплатного контента с возможностью выполнения домашних заданий.

  • Срок обучения: 210 дней.
  • Форма контента: лекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: есть.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем начинающим пользователям.

Начинка курса:

  1. Математика и Python для анализа данных.
  2. Обучение на размеченных данных.
  3. Поиск структуры в данных.
  4. Построение выводов по данным.
  5. Прикладные задачи анализа данных.
  6. Анализ данных: финальный проект.

Полученные навыки после прохождения обучения:

  • Программировать на Python
  • Пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач
  • Работать с большим массивом данных
  • Строить рекомендательную систему, оценивать эмоциональную окраску текста, прогнозировать спрос на товар, оценивать вероятность клика по рекламе
  • Как создать собственную систему, которая будет решать актуальные бизнес-задачи

Эксперты онлайн-курса

Евгений Рябенко

  • Бывший доцент «Высшей школы экономики» и Московского физико-технического института
  • Имеет 10-летний опыт работы в области науки о данных
  • Преподавал прикладную статистику в МГУ, Школе анализа данных «Яндекса» и Harbour.Space University в Барселоне

Виктор Кантор

  • Эксперт по машинному обучению
  • Chief Data Scientist компании «МТС»
  • Победитель рейтинга Forbes «30 до 30» (2020)

Константин Воронцов

  • Профессор факультета компьютерных наук НИУ «ВШЭ»
  • Разработал один из наиболее популярных в России курсов по машинному обучению, который сейчас читает в Школе анализа данных «Яндекса»
  • Обучил в Coursera более 100 тысяч человек

Евгений Соколов

  • Ведущий специалист по обработке данных в «Яндекс.Дзен»
  • Старший преподаватель и заместитесь заведующего кафедрой больших данных и информационного поиска в НИУ «ВШЭ»
  • Обучил в Coursera более 250 тысяч человек

Эмили Драл

  • Главный специалист по обработке данных в Mechanica AI
  • Руководила исследовательской группой Yandex Data Factory
  • Обучила в Coursera более 140 тысяч человек

Антон Слесарев

  • Руководитель группы распознавания образов в «Яндексе»
  • Обучил в Coursera более 10 тысяч человек

2. «Введение в науку о данных»

Один из лучших курсов по машинному обучению

  • Срок обучения: 35 дней.
  • Форма контента: лекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем:нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

С выдачей сертификата

Начинка обучения

  1. Введение.
  2. Математический инструментарий науки о данных.
  3. Программный инструментарий науки о данных.
  4. Машинное обучение: обучение с учителем.
  5. Машинное обучение: обучение без учителя.

Навыки после прохождения курса

  • Работать с массивами данных любого размера
  • Работать с большими данными с помощью новых принципов математического и вычислительного моделирования
  • Пользоваться инструментальной базой на практике
  • Основы предметной области через постановку и решение типичных задач

Эксперт курса

Санкт-Петербургский государственный университет

  • Старейший вуз России, основанный в 1724 году
  • Занимает 20 место среди 400 ведущих вузов мира в номинации «Взаимодействие с работодателями» рейтинга QS Graduate Employability 2018
  • Реализует 418 образовательных программ

3. «Введение в искусственный интеллект»

Коурсера - платформа для обучения машинному интеллекту

Сертификат: выдаётся с покупкой подписки

  • Срок обучения: 28 дней.
  • Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка курса

  1. Завлечение.
  2. О технологиях ИИ.
  3. Будущее уже рядом.

Навыки после учёбы

  • Ориентироваться в современных технологиях искусственного интеллекта

Эксперт обучающего курса

Роман Душкин

  • Эксперт в области систем искусственного интеллекта
  • Создатель действующей системы поддержки принятия решений в МЧС для реагирования на различные катастрофы
  • Состоит в Российской Ассоциации Искусственного Интеллекта
  • Автор 20 книг по искусственному интеллекту, математике, квантовым вычислениям и функциональному программированию

Минутка профессии «🔥Курс Machine Learning и Deep Learning🔥»

Skillfactory - обучение машинному обучению

Курс включает в себя +10 модулей, более 500 упражнений на закрепление материала, обучение 10 алгоритмов машинного обучения, 2 хакатона на kaggle, чат с сообществом и поддержку менторов.

Начинка обучения:

  • Введение в машинное обучение
  • Методы предобработки данных
  • Регрессия
  • Кластеризация
  • Tree-based алгоритмы: введение в деревья
  • Tree-based алгоритмы: ансамбли
  • Оценка качества алгоритмов
  • Временные ряды в машинном обучении
  • Рекомендательные системы
  • Финальный хакатон
  • Введение в искусственные нейронные сети
  • Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
  • Сверточные нейронные сети
  • Оптимизация нейронной сети
  • Transfer learning & Fine-tuning
  • Сегментация изображений
  • Детектирование объектов
  • Введение в NLP и Word Embeddings
  • Рекуррентные нейронные сети
  • Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
  • What’s next?

Отзыв о программе курса

Предусмотрена выдача сертификата

Сертификат

Что по итогу получаем:

  • Сертификат о прохождении курса
  • Помощь с трудоустройством и стажировкой
  • Самостоятельное реализованные проекты в ваше резюме/портфолио
  • Тусовка специалистов и полезные знакомства
  • Курс основан на практике
  • Для обучения machine learning + deep learning вам понадобится знание Python.
  • Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей.
  • Курс даст понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.

11 Лучших Курсов по Машинному обучению и Нейронным сетям с реальной практикой

1. «Введение в машинное обучение от «ВШЭ»»

Один из лучших курсов по машинному обучению

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 49 дней.
  • Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка учёбы

  1. Знакомство с анализом данных и машинным обучением. Логические методы классификации.
  2. Метрические и линейные методы классификации.
  3. Метод опорных векторов и логистическая регрессия. Метрики качества классификации.
  4. Линейная регрессия. Понижение размерности и метод главных компонент.
  5. Композиции алгоритмов. Нейронные сети.
  6. Кластеризация и визуализация. Частичное обучение.
  7. Машинное обучение в прикладных задачах.

Навыки после обучения

  • Программировать на Python на профессиональном уровне
  • Что такое машинное обучение и как его применять
  • Решать задачи с помощью машинного обучения
  • Что такое кластеризация и визуализация

Преимущества курса

  • Для полноценного изучения курса необходимы базовые навыки программирования и математики
  • Задания рассчитаны на использование Python и его библиотек NumPy, Pandas и Scikit-learn

Авторы курса

Константин Воронцов

  • Профессор факультета компьютерных наук НИУ «ВШЭ»
  • Разработал один из наиболее популярных в России курсов по машинному обучению, который сейчас читает в Школе анализа данных «Яндекса»
  • Обучил в Coursera более 100 тысяч человек

Евгений Соколов

  • Ведущий специалист по обработке данных в «Яндекс.Дзен»
  • Старший преподаватель и заместитесь заведующего кафедрой больших данных и информационного поиска в НИУ« ВШЭ»
  • Обучил в Coursera более 250 тысяч человек

2. «Глубокое обучение»

Курс обучения про нейронным сетям

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 150 дней.
  • Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка курса

  1. Нейронные сети и глубокое обучение.
  2. Совершенствование глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация.
  3. Структурирование проектов машинного обучения.
  4. Свёрточные нейронные сети.
  5. Модели последовательностей.

Навыки после учёбы

  • Создавать и обучать нейронные сети
  • Строить нейронные сети в TensorFlow
  • Создавать свёрточные нейронные сети и применять их
  • Создавать рекуррентные нейронные сети и обучать их

Преимущества обучения

  • Необходимы базовые навыки программирования на Python и знание основ линейной алгебры и машинного обучения
  • Несмотря на то, что видеоуроки на английском языке, все они сопровождаются русскими субтитрами, что делает их лёгкими к восприятию

3. «Нейронные сети»

С сертификатом

  • Срок обучения: 150 дней.
  • Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: есть.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающего процесса

  1. Основы линейной алгебры.
  2. Перцептрон и градиентный спуск.
  3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
  4. Мониторинг состояния сети.
  5. Сюрприз и заключение.

Навыки после курса

  • Основы линейной алгебры: векторы и матрицы
  • Что такое перцептрон и градиентный спуск
  • Алгоритмы, лежащие в основе обучения нейронных сетей

Авторы курса

Арсений Москвичёв

  • Выпускник (магистр) биологического и психологического (бакалавр) факультета СПбГУ
  • Инженер-исследователь в Калифорнийском университете

Анастасия Миллер

  • Окончила математико-механический факультет СПбГУ
  • Работает в JetBrains

4. «Создание моделей машинного обучения»

Курс от Майкрософт по изучению нейросетей

Без выдачи сертификата

  • Срок обучения: 6 часов.
  • Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка курса

  1. Изучение и анализ данных с помощью Python.
  2. Обучение и оценка моделей регрессии.
  3. Обучение и оценка моделей классификации.
  4. Обучение и оценка моделей кластеризации.
  5. Обучение и оценка моделей глубокого обучения.

Навыки после курса

  • Использовать библиотеки NumPy, Pandas и Matplotlib
  • Что такое модели регрессии и когда их надо использовать
  • Когда следует использовать классификацию
  • Что такое кластеризация и когда её нужно применять
  • Основные принципы глубокого обучения
  • Использовать платформу Scikit-learn и работать с Tensorflow

Эксперт курса

Microsoft –  microsoft.com

  • Одна из крупнейших компаний по производству ПО и различного рода вычислительной техники
  • Разработчик ОС Windows
  • Продукция продаётся более чем в 80 странах мира
  • В 2018 году заняла второе место в списке 500 лучших работодателей мира по мнению журнала Forbes

5. «Академия искусственного интеллекта»

Без сертификата

  • Срок обучения: 10 уроков.
  • Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающего материала

  1. Искусственный интеллект сегодня.
  2. Истоки ИИ 1950–1990.
  3. Недавние вехи ИИ.
  4. Новейшие разработки ИИ.
  5. Резюме.
  6. Введение в машинное обучение.
  7. Обучение с учителем.
  8. Модели машинного обучения.
  9. Пример задачи машинного обучения.
  10. Итоги.

Навыки курса

  • Историю возникновения ИИ
  • Основы машинного обучения

Автор обучения

ПАО «Сбербанк»

  • Крупнейший банк России, Центральной и Восточной Европы
  • Один из ведущих международных финансовых институтов
  • В 2019 году занял четвёртое место в списке самых надёжных банков России по версии Forbes

6. «Нейросети на Python»

Без сертификата

  • Срок обучения: 11 уроков.
  • Форма контента: видеолекции без возможности выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка курса

  1. Введение.
  2. Искусственные нейронные сети.
  3. Обучение нейронных сетей.
  4. Библиотеки глубокого обучения.
  5. Распознавание элементов одежды.
  6. Анализ качества обучения нейронной сети.
  7. Бесплатная облачная платформа для нейросетей Google Colab.
  8. Как сохранить нейронную сеть.
  9. Применяем нейросеть для распознавания изображений.
  10. Решение задачи регрессии.
  11. Keras Tuner — автоматическая оптимизация гиперпараметров нейросети.

Навыки после прохождения обучения

  • Основы обучения нейронных сетей
  • Использовать Google Colab для работы с кодом
  • Применять нейронные сети с использованием готовых библиотек Keras и TensorFlow

Автор курса

Андрей Созыкин

  • Кандидат технических наук
  • Автор 16 научных работ
  • Проректор по развитию образовательной деятельности в Уральском федеральном университете

7. «Нейросети для анализа текстов»

Без сертификата

  • Срок обучения: 14 уроков.
  • Форма контента: видео без возможности выполнить задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Пользователи получат практические навыки использовании нейросетей для качественного анализа текстов. Также в рамках курса рассматриваются сети LSTM и GRU и их возможности в анализе данных.

Навыки обучения

  • Создавать нейронные сети, которые смогут анализировать тексты

8. «Машинное обучение в финансах»

Один из курсов по нейронным сетям от Коурсера

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 42 дня.
  • Форма контента: видео с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка курса

  1. Введение в машинное обучение.
  2. Прогнозирование с помощью методов машинного обучения.
  3. Трейдинг и оптимальное управление в финансах.
  4. Natural Language Processing.
  5. Применение методов машинного обучения в анализе процессов.
  6. Прогнозирование макроэкономических показателей.

Навыки после учёбы

  • Что такое машинное обучение и как его применяют в финансовой сфере
  • Программировать на Python и Stan
  • Что такое методы Natural Language Processing и как их применять

Эксперты обучения

Ия Малахова

  • Директор Департамента финансов в ПАО «Сбербанк»
  • Получила степень Master of Arts in Economics в Российской экономической школе
  • Получила степень MBA в Чикагской школе бизнеса имени Бута
  • Работала в «СберБанке», «ЮниКредит Банке», «Альфа-Банке»


Владимир Власов

  • Получил степень кандидата экономических наук по специальности «Математические и инструментальные методы в экономике»
  • Обладатель сертификата Executive MBA от бизнес-школы INSEAD
  • Начальник Центра компетенции ERP «СберБанка»

Андрей Духовный

  • Начальник отдела моделирования риска ликвидности в SberUniversity
  • Получил степень магистра на экономическом факультете в Академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ

9. «Python для анализа данных»

Курс по машинному обучению

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 42 дня.
  • Форма контента: видео с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающей программы

  1. Математика и Python для анализа данных.
  2. Визуализация данных и статистика.
  3. Обучение с учителем.
  4. Методы обучения без учителя.
  5. Нейронные сети.
  6. Курсовой проект.

Навыки после учёбы

  • Основы высшей математики
  • Работать с библиотеками Numpy, Scipy, Pandas
  • Применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями

Авторы

Никита Пестров

  • Специалист по анализу данных в Habidatum

Александр Жебрак

  • Технический директор Insilico Medicine
  • 5 лет работал в отделе внутренней разработки Mail.ru Group

Андрей Шестаков

  • Руководитель группы предиктивной аналитики Mail.ru Group
  • Выпускник МФТИ
  • Обучил в Coursera более 10 тысяч человек

Елена Широкова

  • Аналитик в команде Big Data компании «МегаФон»
  • Выпускница МФТИ
  • Обучила в Coursera более 10 тысяч человек

10. «Искусственный интеллект для каждого»

Обучение нейросетям

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 28 дней.
  • Форма контента: видео с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начтнка курса

  1. Что такое ИИ?
  2. Создание ИИ-проектов.
  3. Создание ИИ в вашей компании.
  4. ИИ и общество.

Навыки после прохождения курса и закрепления знаний

  • Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных
  • Создавать проекты в области машинного обучения и науки о данных
  • Создавать ИИ для своей компании
  • Ориентироваться в этических и общественных дискуссиях, связанных с ИИ

Эксперт курса

Эндрю Ын

  • Сооснователь Coursera
  • Основатель DeepLearning.AI
  • Доцент Стэнфордского университета
  • Участвовал в написании более 100 научных работ в областях машинного обучения и робототехники
  • Обучил в Coursera более 5 миллионов человек

11. «Машинное обучение»

Один из лучших курсов по нейронным сетям

  • Срок обучения: 77 дней.
  • Форма контента: видео с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Сертификат: выдаётся

Начинка курса

  1. Введение. Линейная регрессия с одной переменной. Обзор линейной алгебры.
  2. Линейная регрессия с несколькими переменными. Учебник Octave/Matlab.
  3. Логистическая регрессия. Регуляризация.
  4. Нейронные сети: представление.
  5. Нейронные сети: обучение.
  6. Советы по применению машинного обучения. Проектирование систем машинного обучения.
  7. Машины вектора поддержки.
  8. Неконтролируемое обучение. Уменьшение размерности.
  9. Обнаружение аномалий. Рекомендательные системы.
  10. Крупномасштабное машинное обучение.
  11. Пример применения: Photo OCR.

Навыки после обучения

  • Что такое машинное обучение и как его использовать в работе
  • Что такое контролируемое и неконтролируемое обучение и как его применять
  • Применять алгоритмы обучения для создания умных роботов

Эксперт онлайн-курса

Эндрю Ын

  • Сооснователь Coursera
  • Основатель DeepLearning.AI
  • Доцент Стэнфордского университета
  • Участвовал в написании более 100 научных работ в областях машинного обучения и робототехники
  • Обучил в Coursera более 5 миллионов человек

7 Бесплатных Онлайн-Курсов по Машинному обучению для опытных специалистов до уровня PRO

1.«Машинное обучение»

Без сертификата

  • Срок обучения: 10 уроков.
  • Форма контента: видео с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: есть (в комментариях через видео) .
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающего курса

  1. Свёрточные нейронные сети.
  2. Распознавание объектов на изображениях.
  3. Предварительно обученные нейронные сети.
  4. Как подготовить свой набор изображений в Keras.
  5. Перенос обучения.
  6. Тонкая настройка нейронной сети.
  7. Анализ признаков, извлеченных нейросетью.
  8. Дополнение данных.
  9. Визуализация сверточных нейросетей.
  10. Загрузка своего набора изображений в TensorFlow.

Навыки после обучения

  • Программировать глубокие нейронные сети на Python для анализа изображений
  • Пользоваться TensorFlow

Эксперт

Андрей Созыкин

  • Кандидат технических наук
  • Автор 16 научных работ
  • Проректор по развитию образовательной деятельности в Уральском федеральном университете

2. «Artificial Intelligence for Robotics»

Без выдачи сертификата

  • Срок обучения: 60 дней контента.
  • Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: есть (в комментариях через видео) .
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка программы

  1. Локализация.
  2. Фильтры Калмана.
  3. Фильтры частиц.
  4. Поиск.
  5. Управление PID.
  6. SLAM.

Навыки после курса

  • Методы искусственного интеллекта
  • Что такое SLAM и как его использовать в работе
  • Программировать основные системы роботизированного автомобиля

Эксперт

Себастьян Трун

  • Профессор компьютерных наук в Стэнфордском университете
  • Руководил разработкой роботизированного автомобиля Stanley
  • В 2011 году получил Исследовательскую премию имени Макса Планка
  • Сооснователь Udacity

3. «Machine Learning: Regression»

Один из курсов по машинному обучению

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 42 дней контента.
  • Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающего курса

  1. Введение. Простая линейная регрессия.
  2. Множественная регрессия.
  3. Оценка эффективности.
  4. Регрессия хребта.
  5. Выбор функций и Lasso.
  6. Ближайшие соседи и регрессия ядра. Последние штрихи.

Что можно получить из знаний?

  • Что такое линейная регрессия
  • Использовать регрессионный анализ в работе, в том числе и метод Lasso
  • Строить регрессионные модели для прогнозирования цен на жильё

Кто эксперт онлайн курса

Эмили Фокс

  • Профессор машинного обучения на кафедре статистики Вашингтонского университета
  • Имеет степень доктора философии
  • Лауреат многих престижных премий
  • Была удостоена почётных наград, в том числе премией NSF CAREER Awards
  • Возглавляет команду Health AI в Apple

Карлос Гестрин

  • Профессор машинного обучения на факультете компьютерных наук и инженерии Вашингтонского университета
  • Сооснователь и генеральный директор Datto Inc

4. «Machine Learning With Big Data»

Лучший курс на коурсера про обучение нейросетям

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 35 дней контента.
  • Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Обучающая программа включает в себя следующие темы:

  1. Введение. Машинное обучение с использованием больших данных.
  2. Исследование данных. Подготовка данных.
  3. Классификация.
  4. Оценка моделей машинного обучения.
  5. Регрессионный, кластерный и ассоциативный анализ.

Какие навыки можно получить?

  • Применять методы машинного обучения для изучения и подготовки данных для моделирования
  • Создавать модели, которые смогут извлекать уроки из данных
  • Алгоритмы машинного обучения на Spark

Авторы материала

Май Нгуен

  • Ведущий специалист по анализу данных в Суперкомпьютерном центре Сан-Диего
  • Получила степень магистра и доктора философии
  • Преподаёт с 2009 года

Илкай Алтинтас

  • Главный специалист по науке о данных в Суперкомпьютерном центре Сан-Диего
  • Один из инициаторов и активный участник популярной научной системы документооборота Kepler
  • Получила степень доктора философии в Амстердамском университете в Нидерландах

5. «Практическое компьютерное обучение»

Обучающий курс от платформы Коурсера

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 28 дней контента.
  • Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Обучающая программа включает следующие темы:

  1. Прогнозирование, ошибки и перекрёстная проверка.
  2. Пакет Caret.
  3. Прогнозирование с помощью алгоритмов Decision trees и Random Forests. Прогнозы на основе моделей.
  4. Регуляризованная регрессия и комбинирование предикторов.

Навыки, которые получает студент:

  • Использовать основные компоненты построения и применения функций прогнозирования
  • Что такое наборы обучения и тестов, переоснащение и частота ошибок
  • Методы машинного обучения
  • Строить функции прогнозирования

Эксперты обучающего материала

Джефф Лик

  • Доцент кафедры биостатистики в Школе общественного здравоохранения Bloomberg Джона Хопкинса
  • Доктор философии в области биостатистики
  • Соредактор журнала Simply Statistics
  • Обучил в Coursera более 1,3 миллиона человек

Роджер Пенг

  • Профессор биостатистики в Школе общественного здравоохранения Bloomberg Джона Хопкинса
  • Доктор философии в области статистики
  • Лауреат премии Мортимера Шпигельмана 2016 года от Американской ассоциации общественного здравоохранения
  • Редактор журнала Biostatistics
  • Обучил в Coursera более 1,3 миллиона человек

Брайан Каффо

  • Профессор кафедры биостатистики в Школе общественного здравоохранения Bloomberg Джона Хопкинса
  • Сооснователь SMART
  • Лауреат многих престижных премий, в том числе Golden Apple и AMTRA
  • Обучил в Coursera более 1,3 миллиона человек

6. «Machine Learning Foundations: A Case Study Approach»

Obuchayuschiy kurs ot koursery

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 42 дней жаркого контента.
  • Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающей программы включает:

  1. Введение.
  2. Регрессия: прогнозирование цен на жильё.
  3. Классификация: анализ настроений.
  4. Кластеризация и аналогия: получение документов.
  5. Рекомендательная система.
  6. Глубокое обучение: поиск изображений. Последние штрихи.

Что получает пользователь после прохождения онлайн-курса:

  • Программировать на Python
  • Основы машинного обучения
  • Применять регрессию, классификацию, кластеризацию, поиск, рекомендательные системы и глубокое обучение
  • Проектировать приложения, в основе которых лежит машинное обучение

Эксперты обучения

Эмили Фокс

  • Профессор машинного обучения на кафедре статистики Вашингтонского университета
  • Имеет степень доктора философии
  • Лауреат многих престижных премий
  • Была удостоена почётных наград, в том числе премии NSF CAREER Awards
  • Возглавляет команду Health AI в Apple

Карлос Гестрин

  • Профессор машинного обучени на факультете компьютерных наук и инженерии Вашингтонского университета
  • Сооснователь и генеральный директор Datto Inc

7. «Специализация Машинное обучение: от статистики до нейросетей»

Один из лучших курсов по машинному обучению

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 210 дней жаркого контента.
  • Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет .
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающей программы включает:

  • Сбор и анализ данных в Python
  • Основы машинного обучения
  • Математическая статистика и А/В тестирование
  • Продвинутые методы машинного обучения
  • Статистические методы анализа данных

Навыки после обучения, каждый студент сможет

  • Генерировать случайные величины из различных распределений и решать задачи с помощью симуляций
  • Работать с API разных сервисов, писать парсеры для сбора данных, делать предобработку и предварительный анализ данных
  • Понимать, какой смысл стоит за различными распределениями, центральной предельной теоремой и законом больших чисел
  • Сможете построить с помощью Python доверительный интервал и проверить гипотезу

9 Бесплатных Курсов по Машинному обучению, в которых есть реальная практика

1. «Анализ данных с использованием Python»

Лучший курс от коурсеры

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 1 день жаркого контента.
  • Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет .
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающей программы включает:

  • Импорт наборов данных
  • Преобразование данных
  • Исследовательский анализ данных
  • Разработка модели
  • Оценка модели
  • Заключительное задание
  • Цифровой значок IBM

Навыки после курса

Научитесь применять Python для анализа данных. На этом курсе вы перейдете от основ Python к изучению различных типов данных. Вы узнаете, как подготовить данные к анализу, выполнить простой статистический анализ, визуализировать данные, cпрогнозировать тенденции на основе данных.

2. «Математика и Python для анализа данных»

Обучающий курс от платформы Коурсеры

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 28 часов жаркого контента.
  • Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающей программы включает:

  • Введение
  • Библиотеки Python и линейная алгебра
  • Оптимизация и матричные разложения
  • Случайность

Начинка онлайн-курса:

Весь обучающий материал нацелен на изучение следующих тем: линейная алгебры, методы оптимизации, теории вероятностей. Задача этого курса — сформировать такой фундамент, в котором авторы обучения простым языком объяснят понимание математических понятий и объектов.

3. «Машинное обучение и большие данные»

Обучающий курс от платформы Коурсеры

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 7 недель жаркого контента.
  • Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет .
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающей программы включает:

  • Анализ данных
  • Подготовка данных
  • Визуализация данных
  • Описательные статистики
  • Анализ связей
  • Практикум. Работа на платформе RapidMiner (Часть 1)
  • Кластеризация
  • Мягкая и жесткая кластеризация
  • Классификация
  • Методы поиска ассоциативных правил
  • Интеллектуальный анализ текста
  • Практикум. Работа на платформе RapidMiner (Часть 2)

Навыки после изучения материала

Обучающая программа нацелена на изучение обработки и анализ больших данных.

4. «Машинное обучение для руководителей»

Обучение от коурсеры

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 7 недель жаркого контента.
  • Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет .
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающей программы включает:

  • Вступление
  • Модуль 1. Введение в ML
  • Модуль 2. Управление ML-проектом
  • Модуль 3. Моделирование
  • Модуль 4. Команда ML-проекта
  • Итоговое задание
  • Дополнительные материалы

Навыки

Это один Курсов по машинному обучению для руководителей ​— ​это выжимка знаний и практического опыта. На практике студент сможет понять когда следует применять машинное обучение, какие виды машинного обучения бывают, как организовать проект, о каких нюансах принятия решения при внедрении искусственного интеллекта в практическую деятельность важно помнить.

5. «Машинное обучение и нейросети / Интервью с техническим директором Яндекс.Дзен»

Сертификат: не выдаётся

  • Срок обучения: 1 урок.
  • Форма контента: урок в формате лекции .
  • Связь с преподавателем: нет .
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка программы:

  • Что такое Machine Learning
  • О хайпе ML
  • Почему считают на видео-картах
  • В каких областях применяется ML
  • Когда применять ML целесообразно
  • Как называют спеца в ML и чем он занимается
  • Что такое модель данных
  • Почему важно выбрать удачную модель
  • Кто работает в ML – градации специалистов
  • Отличие датасаентиста от инженера по машинному обучению
  • Реально ли начать учится ML у себя на ноутбуке
  • Типы моделей машинного обучения
  • Про нейросети
  • Разметка данных
  • Проблемы в ML
  • GAN – конкурирующие сети
  • Самообучающиеся модели
  • Про Искусственный Интеллект
  • Как стать ML инженером
  • Про собеседования Источники знаний для ML-специалиста
  • Хобби и занятия по-за работой

Программа обучения: пользователи узнают, что такое машинное обучение (machine learning), какие бывают нейронные сети, что такое data sets и чем инженер машинного обучения отличается от data scientist.

6. «Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс»

Сертификат: не выдаётся

  • Срок обучения: 22 урока.
  • Форма контента: урок в формате лекции .
  • Связь с преподавателем: нет .
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка программы:

Плейлист состоит из 22 видео. В первой лекции, пользователи узнают обозначения и понятия, которые будут использоваться на протяжении всего курса: объекты, признаки, функция потерь, предсказательная модель, минимизация эмпирического риска, обучающая выборка, тестовая выборка, переобучение, скользящий контроль.

7. «Машинное обучение 1. Introduction. Naive Bayes, kNN.»

Сертификат: не выдаётся

  • Срок обучения: 11 уроков.
  • Форма контента: урок в формате лекции .
  • Связь с преподавателем: нет .
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Что входит в обучающий курс?

  • про курс
  • introduction to ML
  • ML thesaurus
  • supervised learning problem
  • Naive Bayes classifier
  • kNN

8. «Проектирование и реализация систем машинного обучения»

Обучающий материал от платформы коурсера

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 5 недель жаркого контента.
  • Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка обучающей программы включает:

  • Развертывание ML-моделей
  • Анализ системы и продуктовая аналитика
  • Полный цикл разработки ML-сервиса
  • Оптимизация моделей, исполнение на клиенте
  • Поиск приближенного ответа

Навыки после учёбы:

  • Работа с контейнеризированными приложениями
  • Анализ данных работы сервиса
  • Оптимизация моделей машинного обучения
  • Быстрый поиск релевантного ответа к запросу

Обучающая программа нацелена на пользователи, которые хотят изучить наиболее важные аспекты построения систем машинного обучения и познакомимся с популярными инструментами, которые могут облегчить нам эту задачу.

9. «Структурирование проектов по машинному обучению»

Один из лучших обучающих материалов

Сертификат: выдаётся

  • Срок обучения: 2 недели жаркого контента.
  • Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.
  • Связь с преподавателем: нет.
  • Оценка пользователей: подойдёт всем опытным пользователям.

Начинка курса

  • Стратегия в области машинного обучения (ML)
  • Стратегия машинного обучения (2)

Навыки после учёбы

  • поймете, как диагностировать ошибки в системах машинного обучения;
  • научитесь выделять наиболее перспективные направления для снижения количества ошибок;
  • получите знания о сложных настройках машинного обучения, таких как несоответствие наборов для обучения тестовым наборам, и сравнении показателей машины с показателями человеческого уровня;
  • узнаете, как применять сквозное обучение (end-to-end learning), перенос обучения (transfer learning) и многозадачное обучение (multi-task learning).
Евгений Волик

Хэй! Занимаюсь написанием полезных статей на своём блоге. Выжимаю из темы максимум, поэтому оставайся со мной! Ведь тебя ждёт путешествие в мир онлайн-обучения, финансов и саморазвития.

Не забудь подписаться, для тебя есть подарок.

Оцените автора
( Пока оценок нет )
Евгенев.РУ - Лучшие и Бесплатные Курсы для обучения интернет-профессиям
Добавить комментарий