Искусственный интеллект — Лучшие онлайн курсы

Полноценная программа с продолжительностью 24 месяца для тех, кто хочет стать инженером и активно заниматься разработкой ИИ. Вы изучите цифровые технологии, ОС, ПО, БД, системы аналитики, ЯП, основы программирования, концепции компьютерных наук. Познакомитесь с системным анализом, тестированием. Выберите специализацию и технологии, начнете развиваться в выбранном направлении.

Программа

1. Основы программирования, контроль версий.
2. Информатика, математика, Python. 
3. Математика, статистика.
4. ИИ.
5. БД, SQL.
6. ОС, сбор, разметка данных.
7. Обучение нейронных сетей.
8. Big Data.
9. Автоматизация подготовки информации.
10. Библиотеки Пайтон и другие темы.

Чему научитесь

• Создавать нейронные сети, обучать.
• Разрабатывать алгоритмы для анализа данных.

Программа

1. Освоение SQL, получение данных.
2. Пайтон для анализирования.
3. Математические операции.
4. Машинное обучение.
5. Рекомендации.
6. Временные ряды.
7. Введение в нейронные сети.
8. Компьютерное зрение.
9. Обработка естественного языка.
10. Data Management.
11. Курсы английского языка для специалистов.
12. Бонусный модуль, финальный хакатон.
13. Проектная работа.

Чему научитесь?

• Использовать возможности искусственного интеллекта для продвижения бизнеса.
• Понимать синтаксис SQL, работать с БД, переносить таблицы, обрабатывать разные форматы файлов.
• Программировать на Python, пользоваться соответствующими библиотеками.
• Создавать рекомендательные системы для музыкальных/киносайтов.
• Выявлять пробелы в разрабатываемом проекте, будете находить минусы и уметь устранять их.
• Формировать понятные презентации, предоставлять детальные отчёты заказчикам.
• Сможете разобраться в PostgreSQL, Tensorflow, DBeaver, Keras, Keras, OpenCV.
• Обрабатывать текстовые данные, применять математические знания, проверять гипотезы.
• Анализировать уровень удовлетворённости сотрудников работой, строить LDA-модели.

Программа

Блок 1: «Получение/подготовка данных при помощи SQL».

Введение.

• Извлечение/фильтрация данных.
• Преобразование, сортировка, группировка.
• БД.
• Объединение таблиц.
• Вложенные запросы.
• Обновление, добавление, удаление информации.
• Создание, редактирование таблиц.
• Обзор распространенного софта.

Блок 2: «Пайтон».

• Погружение в язык программирования.
• Типы данных, функции, классы, ошибки.
• Строки, условия, циклы.
• Списки, словари.
• Пакеты/файлы.
• Pandas.
• Методы визуализирования.
• Получение статистики.
• Многопоточность.
• Web-сервер Flask, GIt-контроль.

Блок 3: «Построение ML-моделей».

• Начало работы.
• Линейная регрессия.
• Бинарная классификация.
• Построение надежных стратегий валидации.
• Бутстрап, Бэггинг.
• Feature Engineering, Feature Selection.
• А/B-тестирование.

Блок 4: «Нейронные сети, NLP».

• Обучение нейросетей.
• Распознавание поведения.
• Tensorflow/Keras.
• NLP, рекуррентные сети.
• Metric learning.

Блок 5: «Рекомендательные системы».

• Метрики.
• Матричное разложение.
• Гибридные рекомендательные системы.

Блок 6: «Дипломная работа, трудоустройство».

Чему научитесь?

• Написанию SQL-запросов, работе с БД, качественной обработке информации.
• Выявлению различных аномалий, неполадок, ошибок в данных.
• Построению моделей машинного обучения, проверке гипотез, построению рекомендательных систем.
• Использованию Пайтон, аналитических библиотек, получению нужных сведений из внешних источников.
• Применению сложных математических функций для работы с моделями данных, нейросетями, ML.

Интересные онлайн-курсы для тех, кто хочет попробовать свои силы в профессии Data Scientist Engineer, обеспечить для себя успешное будущее, дающее высокую заработную плату и возможность карьерного роста. Добавляют в портфолио 14 проектов, через 8 месяцев учёбы помогают с трудоустройством.

Программа

1. Построение моделей, работа с признаками.
2. Нейронные сети, основные классификации.
3. Рекомендательные системы.
4. Временные ряды.
5. Компьютерное зрение.
6. Natural Language Processing, обработка языка.
7. Разработка проектов data science, отчеты.
8. Хакатон, дипломный проект.

Чему научитесь

• Собирать и подготавливать данные для анализа.
• Очищать данные.
• Выбирать модели машинного обучения.
• Создавать нейросети.
• Генерировать тексты, изображения.
• Создавать рекомендательные системы, знать особенности прецедентов.
• Выбирать, реализовывать алгоритм под определенную задачу.
• Выбирать, создавать фичи для модели.

Особенности

На курсе освоите следующие инструменты — Scikit-learn, OpenCV, NLTK, Pandas, Keras. А также, добавите 6 проектов в портфолио, получите прикладной опыт построения ML-моделей и научитесь создавать нейронные сети.

Программа

1. Знакомство, основы Data Science.
2. Погружение в машинное обучение на продвинутом уровне.
3. Специализация на выбор: обработка естественного языка, Computer Vision.
4. Доп.курсы: математика, статистика, теория вероятностей, карьера разработчика, Git / Github.

Чему научитесь

• Строить модели ML с соблюдением базовых принципов.
• Использовать инструменты анализа данных.
• Настраивать инфраструктуру для ваших проектов. 
• Применять ML-алгоритмы.
• Извлекать из различных источников данные.

Особенности

Курс насыщен практикой, реальными кейсами, состоит из 3 уровней, все материалы обновлены в 2022 году. Кроме актуальных инструментов вы научитесь решать нестандартные задачи, подготовитесь к командной работе, сделаете 3 больших проекта для портфолио и сможете успешно пройти собеседование. 

Программа

1. Python, математика.
2. Алгоритмы, автоматизация, программная инженерия, глубокое обучение, английский язык, программирование на Python, математические основы ML.
3. Управление ML-проектами.
4. Выпускная работа.

Чему научитесь

• Решать бизнес-задачи с помощью методов ML и нейросетей.
• Создавать систему ИИ.

Программа

1. Базовая подготовка, Data Science.
2. Специализация на выбор: Machine Learning, Data Engineer, Data Analyst, уровень Junior.
3. Повышение квалификации до уровня PRO.
4. Доп. курсы: статистика, теория вероятности, математика, Git. 

Чему научитесь

• Собирать, анализировать данные, использовать SQL.
• Выявлять потребности бизнеса, используя алгоритмы прогнозирования ML. 
• Применять Python для решения задач с данными, писать эффективный код. 
• Поэтапно создавать ML-модели от сбора данных до деплоя.
• Выдвигать на основе данных гипотезы, делать inference. 
• Использовать методы машинного обучения в работе.

Программа

1. Естественный и искусственный интеллект.
2. Основные определения, критерии.
3. Ключевые теоретические подходы к моделированию мышления.
4. Тестирование на интеллект/сознание.
5. Главные проблемы философии сознания.
6. Как определять моральные поступки.
7. Этические дилеммы современной техники.
8. Искусственный интеллект в медицине.
9. Аргумент сингулярности: философский анализ.
10. Экзистенциальные угрозы ИИ.
11. Набор бонусных модулей.

Чему научитесь?

• Определять, создавать, развивать искусственный интеллект.
• Следить за траекторией развития исследований.
• Владеть важными категориями, терминами в области ИИ.
• Выявлять разного рода ошибки, сбои, неполадки, юыстро устранять их.
• Составлять рациональную/правдоподобную концепцию будущего ИИ.
• Выдвигать, отстаивать собственные гипотезы.
• Анализировать научные статьи, эффективно аргументировать свою точку зрения.
• Проводить актуальные научные исследования, выступать перед аудиторией.

Программа

1. Первый уровень: базовая подготовка, понимание профессии.
2. Специализации DS, трудоустройство.
3. Machine Learning.
4. Data Engineer.
5. Data Analyst.
6. Карьерный центр, повышение квалификации (можно пройти, выбрав одну из вышеприведенных специализаций).
7. Machine Learning/Data Engineer/Data Analyst PRO.
8. Дополнительные курсы: статистика, теории вероятностей, математика, англоязычные скиллы, система контроля Git-версий.

Чему научитесь?

То, что вы будете знать, напрямую зависит от выбранной специализации на старте учёбы.

• Вариант 1. ML-специалист: поймёте как анализировать большие объёмы информации, станете создавать модели машинного обучения, прогнозировать бизнес-результаты, составлять системы анализирования.
• Вариант 2. Data-инженер: погрузитесь в программную инфраструктуру, будете использовать инструментарий для организации сбора, обработки, хранения данных, начнёте создавать отказоустойчивые системы для работы с Big Data, писать Python-код, работать в Гугле, Яндекс облаке.
• Вариант 3. Аналитик данных: подойдет для тех, кто желает помогать бизнесу развиваться, принимать верные решения, собирать информационную базу, заниматься её аналитикой, выявлять закономерности, строить гипотезы, проверять их жизнеспособность при помощи моделирования, составлять графики/диаграммы на основе исследований.

Программа

1. Искусственные нейронные сети.
2. Фреймворки TensorFlow, Keras, Pytorch.
3. Сверточная нейронная сеть.
4. Улучшаем скорость, производительность сетей.
5. Transfer learning & Fine-tuning.
6. NLP.
7. Детектирование объектов, сегментация.
8. Создание агента для игры с помощью DQN алгоритма.
9. Продвинутые нейронные сети.

Чему научитесь

• Программировать, анализировать и обрабатывать данные с помощью языка Python.
• Работать с алгоритмами, моделями машинного обучения, решать бизнес-задачи.
• Получать данные из баз данных, файлов, интернета и других источников.

Программа

1. Введение в ML.
2. Методы предварительной обработки данных.
3. Регрессия.
4. Кластеризация.
5. 5Tree-based алгоритмы: деревья, ансамбли.
6. Оценка качества алгоритмов.
7. Временные ряды.
8. Рекомендательные системы.

Чему научитесь

• Применять модели Machine Learning на практике.
• Решать задачи с помощью алгоритмов машинного обучения.
• Использовать основные методы предобработки данных.
• Валидировать данные, оценивать качество алгоритмов.
• Работать с основными библиотеками машинного обучения.

Особенности

Основной упор — практика, вы выполните за 4 месяца более 500 упражнений на закрепление навыков, а также поучаствуете в хакатонах на Kaggle. У лучших студентов есть возможность попасть на стажировку в компанию EORA.  

Программа

1. Знакомство с игрой, алгоритмами, циклами.
2. События, система координат, циклы с условием.
3. Конструктор.
4. Переменные, условный оператор.
5. Условные конструкции, функции, массив.
6. Параметры функций, знакомство с JS.

Чему научитесь

• Понимать фундаментальные принципы программирования.
• Создавать программы на JavaScript.

С помощью курса освоите инструменты автоматизации ИТ-службы, изучите типовые механизмы ML, научитесь устанавливать библиотеку расширения, настраивать систему классификации входящих сообщений, а также поиск в базе знаний. Стоимость 7900 руб.

Особенности:

• Демо-версия курса.
• Презентации, пособия в подарок.

За 3 месяца изучите системы ИИ, способы программирования, современные тенденции развития технологий ИИ, а также научитесь строить нейронные сети. Объем курса 520 часов. Стоимость 10 000 руб. 

Особенности:

• Выдается диплом гос.образца. 
• Поддержка персонального куратора.
• Квалификационный сертификат — бесплатно.

На вебинаре изучите современные технологии ИИ, разберете задачу на компьютерное зрение, рассмотрите актуальные вакансии работодателей. Стоимость 15 000 руб.

Особенности:

• Опытные спикеры.
• Хорошая скидка.

За 5,5 месяцев изучите ЯП Пайтон, научитесь анализировать Big Data, использовать статистику, чтобы проверить гипотезы. А также решать разные задачи, обрабатывать данные с помощью библиотек и т.д. Цена в рассрочку от 2500 руб. на 6 мес.

Особенности:

• Выдается удостоверение гос.образца.
• Корпоративное обучение.
• Налоговый вычет.

Программа

1. Знакомство с нейронной сетью.
2. Обучение нейросетей.
3. Основные виды нейронных сетей.
4. Карьера в Data science.
5. Рекомендации по составлению резюме. 

Чему научитесь

• Понимать устройство нейронных сетей.
• Обучать самостоятельно математическую модель. 

На курсе рассмотрите основы ИИ, работу машинного обучения. Узнаете, как обработать данные для ML, оценивать результаты. Разберете особенности нейронных сетей, глубокое обучение. Стоимость: бесплатно.

Особенности:

• Бесплатные материалы по развитию soft skills.
• Структурированный материал. 

Программа

1. Знакомство с машинным обучением.
2. Компьютерное зрение.
3. Введение в NLP.
4. Анализ данных и ИИ. Математические идеи.

Чему научитесь

• Понимать базовые области ИИ.
• Использовать математические идеи для обработки данных.

Краткий интенсив от Романа Душкина, рассчитанный на 5 часов выполнения заданий. Студенты освоят основы технологий искусственного интеллекта (сферы применения ИИ, нейронные сети, робототехника, смежные технологии и многое другое). Также окончившие курс смогут консультировать на эту тему организации, планирующие внедрять ИИ в бизнес-процессы.