Для кого: обучение с нуля. Формат: лекции в записи, семинары онлайн, групповые проекты, домашние задания с фидбеком, самостоятельная работа. Длительность: 12 месяцев. Стоимость: 130 EUR/мес., возможна оплата в рассрочку. Документ: сертификат.
Программа: Основы программирования. Введение в контроль версий. Информатика. Основы Python для аналитиков. Теория вероятностей, математическая статистика. Матанализ. Искусственный интеллект. Базы данных, SQL. Операционные системы. Сбор и разметка данных. Transfer learning. Big Data. Автоматизация подготовки данных. Библиотеки Python для DS. Машинное обучение. Компьютерное зрение. Обработка естественного языка. Нейросети. Дипломный проект. Полный курс по ИИ, который смогут освоить даже новички без опыта в программировании. Вы овладеете базовыми понятиями машинного и глубокого обучения, научитесь разрабатывать алгоритмы для создания и обучения нейронных сетей. С помощью HR-специалистов подготовитесь к трудоустройству: составите резюме, конкурентное портфолио, научитесь презентовать себя на собеседованиях. Преподаватели: Group full stack web developer. Елена Коваленко Основатель и директор Научно-технического и бизнес центра наукоемких стартап-проектов МФТИ. Михаил Левиев Особенности: Программа подходит для освоения профессии с нуля и повышения квалификации действующих IT-специалистов. Стажировки и трудоустройство лучших студентов у партнеров из СНГ и Европы. 30% уроков – прямые эфиры с преподавателями. Возможность поставить обучение на паузу. Преимущества Удобный личный кабинет. Год английского – в подарок. Комплексная помощь в трудоустройстве. Доступ к базе знаний, студенческому сообществу. Преподаватели и ревьюеры подскажут, как улучшить результат практических заданий.
Для кого: бакалавры математических или IT-специальностей, выпускники специализаций Data Science и Data Analyst, IT-специалисты уровня junior или на фрилансе. Формат: онлайн – видеолекции, семинары, хакатоны, практика. Длительность: 2 года. Стоимость: от 202 ₽/мес. при образовательном кредите под 3%. Документ: диплом Уральского федерального университета.
Программа: Первый год обучения: Математические основы ИИ. Философия и методология науки. Программирование на Python. Программная инженерия. Машинное обучение. Анализ временных рядов. Компьютерное зрение. Разработка мобильных приложений. Второй год обучения: Спортивный анализ данных. Инструменты бизнес-аналитики. Обработка естественного языка. Производственная, научно-исследовательская деятельность. Учебная практика. Преддипломная практика. Подготовка и защита ВКР. За два года вы станете универсальным специалистом в области ИИ: научитесь работать с базами данных, создавать и обучать нейронные сети с учетом специфики деятельности компании. Вас ожидает работа над реальными кейсами бизнеса, научно-исследовательская деятельность и стажировка. Окончив магистратуру, сможете претендовать на должность Data Scientist, Data Analyst или AI-разработчика. Преподаватели: Кандидат технических наук, доцент ИРИТ-РТФ УрФУ. Василий Борисов Ведущий инженер разработки и внедрения моделей ML, Альфа-Банк. Владислав Шевченко Особенности: На теорию и практику нужно выделять не менее 20 часов в неделю. Диплом государственного образца очной магистратуры. Бесплатный вводный курс для абитуриентов. Преимущества Много форматов общения с единомышленниками: мастер-классы, квизы, чат курса. Можно добавить в портфолио крупный корпоративный проект на основе кейса. Вебинары ведут практики с топовых российских компаний. Поддержка кураторов и преподавателей.
Программа: Введение в искусственные нейронные сети. Фреймворки для глубокого обучения. Сверточные нейронные сети. Оптимизация нейронной сети. Transfer learning & Fine-tuning. Обработка естественного языка (NLP). Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Продвинутые нейронные сети. Школа предлагает углубить имеющиеся у вас знания Data Science. Вы освоите применение deep learning для решения задач бизнеса, обучите 7 нейронных сетей, станете участником командных соревнований на Kaggle. Использовать алгоритмы будете во время решения реальных кейсов бизнеса, справиться с трудностями помогут преподаватели и сокурсники в мессенджере. Преподаватели: Старший разработчик в Яндекс.Дзен. Андрей Зимовнов Deep Learning R&D Engineer, NVIDIA. Дмитрий Коробченко Особенности: Требования к абитуриентам – умение программировать на Python и знать основы ML. Скидки за репост, привлечение друзей, прохождение других курсов школы. Партнер курса – NVIDIA Corporation. Преимущества Проекты для портфолио. Возможность учиться за счет компании. Консультации с ментором в течение всего курса. Возврат средств, если решите прекратить обучение. 10% лучших студентов школа рекомендует партнерам. Приобретете практические навыки программирования ML. Недостатки Акция действует ещё несколько дней, поторопитесь подать заявку на поступление.
Для кого: обучение с нуля. Формат: лекции в записи, семинары онлайн, групповые проекты, домашние задания с фидбеком, самостоятельная работа. Длительность: 12 месяцев. Стоимость: 130 EUR/мес., возможна оплата в рассрочку. Документ: сертификат.
Программа: Основы медицинской диагностики. Медицинские данные. Подготовка данных для машинного обучения. Типичные практики применения ИИ в медицине. Валидация и упаковка медицинского ИИ. Проектная работа. Курс даст понимание спектра медицинских задач, которые решает AI. Пройдя обучение, сможете создавать мультимодальные медицинские датасеты, выполнять техническую поддержку разметки данных, осуществлять анализ результатов машинного обучения. Полученные навыки используете в выпускном проекте и получите готовый кейс для портфолио. Преподаватели: Advanced Project Engineer, опыт работы с медицинским ИИ – 7+ лет. Николай Павлов Медицинский бизнес-аналитик ООО «Мислаб». Марина Бродская Особенности: Абитуриенты должны знать основы Python. Нагрузка – 2 вебинара в неделю. Возможность корпоративного обучения. Преимущества Рассмотрены все аспекты ИИ в медицине: от сбора данных до применения на практике. Доступ к записям занятий и материалам остается навсегда. Спикеры курса – специалисты по внедрению ИИ в медицину. Возврат средств за не пройденные модули. Недостатки Высокая стоимость, но вы получите полный спектр знаний и навыков.
Для кого: все желающие освоить профессию с нуля. Формат: вебинары онлайн, тренажеры, домашние задания. Длительность: 8 месяцев. Стоимость: от 6 000 ₽/мес. в рассрочку на 24 месяца.
Программа: Введение в программирование. База BigData-инструментария: Python для анализа данных; Git; подгрузка данных; математика, статистика и теория вероятности для Data Science. Алгоритмы Machine Learning: классические модели ML; построение рекомендательных систем, прогнозных моделей, моделей для скоринга; создание Big Data-продуктов; подготовка портфолио и участие в соревнованиях на Kaggle. Специализации: AI & Deep Learning Engineer; NLP-разработчик; Cloud Data Engineer. Практикум заточен на обучение дата-сайентистов с нуля. Вы изучите Пайтон, освоите работу с базами данных, научитесь работать с алгоритмами машинного обучения и углубленно познакомитесь с тремя специализациями профессии. С помощью специалистов Карьерного центра составите сильное резюме, потренируетесь проходить собеседования и пройдете стажировку в компаниях-партнерах ProductStar. Преподаватели: Data Scientist, Aliexpress. Василиса Серякова Data Monetization эксперт, Machine Learning и Data Science консультант. Алексей Чернобровов Особенности: 70% курса – практика. В обучении помогает AI-помощник. Возможность сменить курс в течение 2 месяцев после старта. Преимущества Полный возврат стоимости курса, если решили остановить обучение в течение 21 дня после начала. Налоговый вычет и 15% скидка за приход друзей в школу по вашей рекомендации. Регулярно обновляемая программа курса. Три специализации на выбор. Трудоустройство с гарантией.
Для кого: программисты и специалисты по ИИ, преподаватели, научные сотрудники, руководители бизнеса, все, кто интересуется наукой. Формат: вебинары в записи, тестовые задания. Длительность: 2 месяца. Стоимость: 12 × 3 104 ₽/мес. со скидкой 45%. Документ: сертификат от МГУ.
Программа: Определение и критерии естественного и искусственного интеллекта. Теоретические подходы к моделированию мышления. Тест на интеллект и тест на сознание. Основные проблемы философии сознания. Определение морального поступка. Моральная машина. ИИ в медицине. Основные понятия «учения о будущем». Аргумент сингулярности. Экзистенциальные угрозы искусственного интеллекта. Преподаватели МГУ познакомят вас с главными подходами к определению ИИ и философско-мировоззренческими проблемами в этой сфере. Вы овладеете категориями и терминами ИИ, сможете самостоятельно изучать проблематику данной области знаний и составлять собственные аргументированные концепции будущего «разумных систем». Ваши компетенции подтвердит сертификат от Московского государственного университета. Преподаватели: Кандидат философских наук, МГУ. Елена Брызгалина Научный сотрудник кафедры истории зарубежной философии в МГУ. Антон Кузнецов Особенности: Финальный проект – выступление с докладом перед преподавателями МГУ. Асинхронный формат обучения. Преимущества Вечный доступ к образовательным материалам. Помощь по всем техническим вопросам. Есть рассрочка и налоговый вычет. Бонусные модули по ИИ в искусстве.
РЕЙТИНГ
Бесплатные онлайн курсы по Искусственному интеллекту
Бесплатные онлайн-курсы по Искусственному интеллекту
Для кого: студенты, люди с оконченным высшим или средним профессиональным образованием и базовыми навыками работы с Python. Формат: онлайн-вебинары, консультации с наставником, практические задания.
Бесплатно освоите профессию специалиста по машинному обучению, получите диплом о профессиональной переподготовке и возможность трудоустроиться в группу компаний ZALA – ведущего отечественного разработчика и производителя беспилотных воздушных систем.
Пройдя курс, будете ориентироваться в проблемах, связанных с правовым урегулированием сферы ИИ, а также ознакомитесь с нормами российского и зарубежного законодательства по вопросам регулирования разработки и использования AI и роботизированных технологий.
Программа состоит из 6 курсов, из которых узнаете главное о машинном и глубоком обучении и научитесь создавать модели DL с помощью Keras, PyTorch и TensorFlow. Вашу квалификацию подтвердит электронный профессиональный сертификат.
Школа проводит десяток курсов по искусственному интеллекту и с модулями по нему. Обучение строится на практике (около 80% занятий) и соответствующих требованиям рынка программам, к разработке которых привлекают математиков из МГУ. Менторы и координаторы помогут легко закончить обучение на искусственный интеллект, а HR-специалисты – начать карьерный путь. Квалификацию выпускников подтверждает сертификат.
В GeekBrains несколько комплексных и узкоспециализированных программ по ИИ. Вас ожидают разнообразные форматы обучения, обратная связь от экспертов по домашним заданиям, материалы для самостоятельного изучения и бесплатные мероприятия. Студенты станут членами IT-сообщества, а завершив обучение – владельцами сертификатов. Дополнительно им помогают трудоустраиваться и учат пользоваться популярными нейронными сетями.
В Нетологии научитесь использовать модели машинного обучения в бизнес-среде по программе магистратуры УрФУ, а значит, выпускники получат диплом Уральского федерального университета, а также проекты для портфолио. Преподаватели – сотрудники крупных компаний – проводят вебинары, где делятся секретами из практики. Благодаря сообществу заведёте полезные знакомства, пообщаетесь с кураторами и представителями заказчиков.
Для кого: в области IT и Data Science. Формат: вебинары, их записи, видеолекции, презентации, дополнительные материалы. Длительность: от 3 месяцев. Стоимость: от 7 400 ₽/мес.
OTUS предлагает лучшие авторские курсы от практиков. Перед поступлением вы можете сдать экзамен для определения уровня знаний. Невысокая интенсивность обучения позволяет работать и учиться параллельно. Специалисты OTUS каждому помогут выполнить проектную работу и трудоустроиться. Есть корпоративный формат обучения.
Школа готовит разработчиков нейронных сетей с использованием ИИ-помощника Eva, который объяснит непонятный материал. Студентам открывают доступ к базе знаний, предоставляют дополнительные материалы по каждому уроку, а после завершения обучения вручат сертификаты. Авторы поддерживают программу в актуальном состоянии, а карьерные консультанты помогут начать карьеру
В Skillbox научитесь анализировать данные с помощью ИИ и создавать модели для машинного обучения, при чём на поздних этапах учёбы сможете подрабатывать. Эксперты оперативно отвечают на вопросы, помогают разобраться с материалом, решить домашнее задание и довести результат до совершенства. Школа выдаст сертификат и обязательно трудоустроит или вернёт всю потраченную сумму. Доступ к материалам получите навсегда.
Для кого: программисты, инженеры со сферы IT, дата-аналитики, научные сотрудники. Формат: дистанционный, очный. Длительность: 4 - 8 месяцев. Стоимость: от 34 150 ₽.
Учебный центр им. Баумана собрал сильный коллектив из преподавателей-практиков, который обучат создавать нейронные сети. В процесс обучения студенты выполнят большой дипломный проект, добавление которого в портфолио ускорит трудоустройство. Вам предложит обучение в утренней, дневной, вечерней или группе выходного дня. Преподаватель предоставит дополнительные материалы для желающих самостоятельно углубить знания.
Обучение искусственному интеллекту
Для разработки самообучающихся компьютерных систем нужен огромный багаж знаний и навыков, которые крайне сложно приобрести самому. Специалисту придётся изучить:
Основы программирования. Типы языков программирования, алгоритмизация, структуры данных, система контроля версий.
Математика. Для создания ML нужно знать различные разделы математики: статистика, теория вероятностей, линейная алгебра.
Искусственный интеллект. Разберитесь, что такое ИИ, как его реализовать технически, внедрять в бизнес-процессы, как создать простейший проект машинного обучения.
Базы данных. Для работы с большими данными нужно уметь выбирать, создавать БД, составлять SQL-запросы для работы с ними.
Язык программирования. Освойте Python с фреймворком TensorFlow, библиотеками PyTorch, NumPy: циклы, коллекции данных, операторы, ветвления, функции, работа с файлами, табличной информацией.
Аналитика. Аналитики используют библиотеку Pandas для анализа данных, а для их визуализации – Matplotlib, Seaborn и прочие.
Сбор данных. Освойте основы клиент-серверного взаимодействия, парсинг данных из открытых источников.
Машинное обучение. Изучайте алгоритмы ML: регрессивный анализ, регрессии, работу с переменными, пропуском данных, генерацию новых признаков и принципы построения различных моделей: для скоринга, прогнозных.
Глубокое обучение, машинное зрение. Для работы с изображениями понадобится знание машинного зрения, детектирования объектов, обработки видео, свёрточных нейронных сетей.
Обработка искусственных языков. Для создания механизмов обработки текстов (чат-боты, например) изучайте векторизацию, лемматизацию, тематические модели, классификацию текстов.
Алгоритмы машинного обучения. Алгоритмы Байеса, логистическая регрессия, деревья решений, машины опорных векторов и нейронные сети, их доучивание.
ИИ в разных сферах. Освойте тонкости работы с искусственным интеллектом в разных сферах: маркетинг, анализ данных, спорт, медицина, наука, различные сферы бизнеса.
Также вам могут понадобиться знания юридических аспектов проблемы, облачных систем, администрирования Linux.
FAQ (Часто задаваемые вопросы)
Сколько придётся учиться?
Для освоения азов профессии достаточно 2 – 6 месяцев, чтобы стать высококвалифицированным востребованным специалистом придётся учиться 8 – 12 месяцев, а порой и все 24, в зависимости от темпа изучения, выполнения практических работ, успехов, уровня знаний.
Какая цена обучения на разработчика ИИ?
В среднем цена курсов находится в пределах 4 000 - 6 000 рублей в месяц, но встречаются более дорогие – до 11 000 рублей и бюджетные программы – 2 000 - 3 000 рублей ежемесячно при оформлении рассрочки.
Какие задачи решают с помощью машинного обучения?
Искусственный интеллект используют в десятках сфер промышленности, бизнесе, научной деятельности, военной сфере, аналитике и других отраслях. Он заменяет человека при проведении консультаций – чат-боты, обнаруживает интернет-мошенников, подбирает рекомендации товаров, фильмов на основе истории поведения пользователя. С помощью ИИ анализируют огромные массивы данных для поиска закономерностей, прогнозирования в разных сферах (погода, ставки на спортивные события), постановки диагнозов в медицине. Искусственный интеллект синтезирует речь, превращает её в текст, используется для управления персонажами и объектами в компьютерных играх, умеет генерировать изображения, тексты и многое другое. В 2023 – 2024 годах он широко применяется в военном деле, в частности, для управления беспилотными аппаратами.
Чем машинное обучение отличается от ИИ?
Искусственный интеллект – понятие, под которым подразумевают методы и стратегии, позволяющие сделать работу программ, а соответственно и оборудования, схожими с деятельность человеческой нервной системы. Это имитация деятельности нейронов на программном уровне.
Машинное обучение – одна из отраслей ИИ, которая создаёт алгоритмы и статистические модели, используемые программами, причём они не содержат строго определённых инструкций.
Можно ли выучить ИИ без знания программирования?
Нет. Без знаний в разных областях математики, статистики и хотя бы одного языка программирования (используют обычно различные библиотеки Python) вы не сможете создавать модели машинного обучения.
