Программа: Основы нейросетей. Многослойные, рекуррентные, свёрточные (convolutional) нейронные сети, их архитектура, оптимизация. Механизм внимания. Машинное зрение. Работа с текстами. Генеративные состязательные сети. Финальный проект. Научитесь работать с многомерными свёртками при помощи ведущих инструментов, обучать программу генерировать тексты и графику, выполнять моделирование, создавать нейролингвистические модели с нуля, распознавать и находить на картинках объекты. Также освоите методики обучения генераторов, выборки данных, познакомитесь с машинным переводом. Преподаватели: Инженер по разработке Алексей Миронов Руководитель в области NLP, NLU Мурат Апишев Особенности: Результаты 15 домашних заданий займут место в портфолио. Преимущества 2/3 программы – практика. Возврат денег в любое время или перевод на иной курс. Можно работать над финальным проектом по ТЗ партнёра. Уроки доступны в мобильном приложении даже без интернета. Недостатки Срок действия скидки ограничен.
Программа: Machine learning: Основы машинного обучения. Типы данных, способы их обработки. Регрессия. Кластеризация. Алгоритмы, оценка их качества. Временные ряды. Построение рекомендательных систем. Deep Learning: Искусственные нейросети. Фреймворки Python. Свёрточные, рекуррентные нейросети. Дообучение нейросетей. Сегментация картинок. Распознавание объектов. Пакет курсов для практиков, который охватывает инструменты и методы создания ML, DL и обучения нейросетей. На них научитесь программировать на Пайтон, анализировать на нём данные, парсить их из разных источников и обучать модели для решения прикладных задач. Преподаватели: Ведущий разработчик Яндекса Андрей Зимовнов Инженер-исследователь Эмиль Богомолов Особенности: Курс по Deep Learning создан при участии представителей EORA и Nvidia. Командное соревнование – выпускной хакатон. Новые лекции появляются еженедельно. Преимущества Постоянная поддержка от наставника. Четыре способа сэкономить на обучении. Общение с одногруппниками в закрытых каналах. Полный или частичный возврат стоимости обучения, если не сможете или не захотите учиться. Недостатки На сайте приведена краткая программа, подробную вам вышлют по почте.
Программа: Начало карьеры: основы программирования, Git, информатика, математика, Excel, основы Python. Развитие: погружение в Python, аналитика, матанализ, линейная алгебра, ИИ, БД, SQL, Big Data, машинное и глубокое обучение, нейронные сети (neural networks). Карьерный трек. Получите актуальные навыки разработки ИИ: создание обучаемых моделей для распознавания картинок, речи посредством NLP, анализа текстовой информации, машинного обучения для прогнозирования данных. Научитесь создавать системы распознавания лиц на фотографиях, чат-ботов, отвечающих на вопросы, анализировать большие объёмы информации, программировать на Python, писать веб-парсеры и многое другое, а также доведёте навыки до автоматизма. Преподаватели: Преподаёт дисциплины IT, имеет степень кандидата физико-математических наук. Альнар Шафигуллин Доктор физико-математических наук Алексей Савватеев Особенности: Освоите 30+ инструментов разработчика, включая Keras, Git. Выполните свыше 200 проектов (~500 часов). Доступ к базе данных для развития карьеры. Курс по английскому языку и нейросетям – в подарок. Программа даёт навыки и инструменты, востребованные рынком труда. Преимущества График обучения составляете сами. Индивидуальная подготовка к трудоустройству. Вам вернут деньги, если не устроитесь на работу в течение 3 месяцев. Проверка домашних заданий наставниками, разбор кода ревьюверами — помогут избежать типичных ошибок, улучшить результат выполнения домашних заданий.
Программа: Введение в Python, ООП. Взаимодействие с базами данных. Математика для ML: линейная алгебра, статистика, теория вероятностей. Машинное обучение. Финальный проект. На курсе получите junior-компетенции в машинном обучении: научитесь программировать на Python, работать с базами данных, Git, Shell, расширите знания в математике и сможете претендовать на должность junior-специалиста. Сильное портфолио и финальный проект облегчат прохождение собеседований. Преподаватели: Тимлидер, ведущий инженер FinTech Игорь Стурейко Эксперт в сфере Data Science, Высшая школа экономики Мария Тихонова Особенности: Обучение в условиях, приближенных к классическим рабочим процессам. Вебинары проходят 2 раза в неделю, их записи появляются в кабинете. Возможно трудоустройство после прохождения половины программы. Возможно обучение сотрудников компании. Преимущества Фидбек по домашним заданиями от преподавателя. Студенты могут разместить резюме в базу OTUS. Пополните портфолио сильными работами. Общение с преподавателями на вебинарах. Можете получить налоговый вычет. Недостатки Вам не вернут деньги, если не сможете продолжить обучение, но помогут подобрать подходящий курс.
Для кого: новички с базовыми знаниями Python и ML, ML-инженеры, аналитики данных, Data Science-специалисты. Формат: видеолекции, конспекты, практические задания. Длительность: 4 месяца. Стоимость: 8146 ₽/мес. при рассрочке на 12 месяцев или 85 000 ₽ сразу.
Программа: Основы глубинного обучения нейросетей. Трек NLP. Трек Audio Analysis. Transfer learning. Изучите построение и оптимизацию нейросетей, базовые инструменты ML и выберете специализацию: обработка текста, компьютерное зрение, распознавание живой речи. Специалисты школы помогут найти первое рабочее место: подскажут, как улучшить резюме и портфолио, поделятся актуальными вакансиями и ответят на вопросы в Карьерном чате. Особенности: Двухнедельные дедлайны для домашних заданий. Практика проходит на удаленном сервере. Можно изучить все три специализации. Преимущества Можно совмещать обучение с работой и личной жизнью. Помощь команды поддержки по любым вопросам. Бессрочный доступ к Карьерному чату. Недостатки Нет живого общения с преподавателями.
Для кого: все желающие развиваться в области машинного обучения. Формат: очно / онлайн. Длительность: 452 ак. часа., от 4 до 8 месяцев. Стоимость: 245 890 ₽, есть рассрочка. Документ: диплом.
Программа: Основы Data Science. Программирование и базы данных. Базовый курс Python. Pandas, Numpy, Matplotlib. Основы графов и нечетких логик для Data Science. Математический анализ и линейная алгебра. Теория вероятностей и математическая статистика. Python для машинного обучения. Компьютерное зрение и библиотека PyTorch. Нейронные сети в компьютерной обработке текста и звука. Закончив дипломную программу, станете специалистом в области ML, умеющим работать с большими данными, разрабатывать алгоритмы и статистические модели для машинного обучения на Python. Вы будете использовать базовые библиотеки ML, а также нейронные сети, способные обрабатывать речь, текст и изображения. Особенности: Можно выбрать интенсивность обучения, переносить некоторые курсы. Доступ к записям занятий – 6 месяцев после выпуска, к остальным материалам – бессрочный. Скидка 30% на другие курсы для выпускников дипломных программ. Преимущества Получите актуальные знания и навыки для начала карьеры. Помощь куратора в течение всей учебы. Консультации ментора по теме курса после выпуска. Помощь в трудоустройстве. Недостатки Высокая стоимость обучения, но есть рассрочка.
Для кого: подойдёт новичкам, начинающим специалистам, аналитикам, разработчикам, предпринимателям. Формат: вебинары, лабораторные работы, разработка проектов по ТЗ и их защита. Длительность: 4 месяца. Стоимость: 16 500 ₽/мес. в рассрочку на полгода. Документ: сертификат.
Программа: Математика для Data Science. Классическое машинное обучение. Глубокое обучение – общее, CV, NLP. Generative AI Prompt Engineering. На курсе получите достаточный объем технических знаний для работы с ML и искусственным интеллектом (artificial intelligence), включая генеративные модели, глубокое обучение, обработку естественного языка и компьютерное зрение. Также освоите планирование разработки, управление и масштабирование проектов с машинным обучением и ИИ. В будущем сможете заниматься управлением командой инженеров и аналитиков данных. Особенности: Поступить на курс можно без знаний ML и ИИ. Встречи с экспертами, работающими в США, Европе и Азии. Практика на реальных кейсах и проектах. Преимущества Программа актуализирована во втором квартале 2024 года. Возможность задавать вопросы на занятиях. Поддержка наставников, обратная связь по проектам. Группы до 15 человек. Недостатки Исходя из отзывов, существенных минусов не обнаружено.
Курс из состава «Специализации Глубокое обучение», где узнаете о новых концепциях, расширите знания об инструментах, проанализируете тенденции развития DL, научитесь ускорять работу за счёт векторизации. На практике создадите нейронную сеть с глубоким обучением для решения проблем в сфере компьютерного зрения.
Получите навыки уровня эксперта в построении глубоких нейронных сетей, внедрения векторных нейронок, обучите тестовые наборы, построите и примените CNN к задачам распознавания в компьютерном зрении. Завершив обучение Deep Learning, получите сертификат.
Профессор ИИ университета Лугано с рядом других званий рассказывает о глубоких нейросетях, их архитектуре, обучении и применении. Текстовая расшифровка видеолекций содержит основные тезисы видео – облегчит повторение, систематизирует знания.
Для кого: люди, имеющие базовые знания Python, линейной алгебры и теории вероятностей. Формат: вебинары, лекции, практические задания, домашние работы. Длительность: 2 блока по 6 месяцев.
Один из лучших бесплатных курсов по Deep Learning. Обучение для удобства разбито на два блока. На нём завершите несколько реальных проектов, которые годятся для портфолио, при поддержке одногруппников и преподавателей. В зависимости от результатов практических работ выпускники получают диплом 1-й, 2-й, 3-й степени или сертификат.
На платных курсах DL изучите основы и углубите знания в сфере, выполните десятки мелких упражнений для закрепления материала, поучаствуете в хакатонах и получите первые работы для портфолио. Вас также научат решать алгоритмические задачи на собеседованиях, находить элегантные решения, определять сложность выбранного алгоритма и подтянут математику. Преподаватели проверят домашние задания и прокомментируют результаты, а персональный координатор не оставит в беде, поможет оптимизировать результат. Итог обучения, помимо конкретных навыков, – престижный сертификат.
Институт DL проходит практикумы для студентов и курсы повышения квалификации сотрудников компаний. Здесь узнаете, как развернуть проект под ключ всего за один день, освоите новые технологии в области создания приложений с ИИ, построения или обучения нейронных сетей за несколько часов. Инструкторы разрабатывают учебные планы с учётом последних технологических достижений, знакомят с передовыми отраслевыми приложениями. Практику можно проходить на облачных серверах с настроенными GPU. Выпускники получают сертификаты Института глубокого обучения Nvidia.
Крупнейшая платформа для обучения, подготовки школьников к олимпиадам и будущему в сфере информационных технологий. Курсы здесь ведут преподаватели ВШЭ, МФТИ, МГУ и прочих вузов – гарантия высокого качества обучения. За каждой лекций в Фоксфорд следует интерактивное задание для подкрепления знаний. Учиться можно с любого устройства, включая смартфон, ведь взаимодействие с платформой происходит через браузер. Для повышения успеваемости можно выбрать индивидуальные занятия с репетитором или обучение в мини-группах.
Образовательный проект с курсами по Data Science, ML и DL для обучения с нуля, начинающих карьеру и действующих специалистов. Все преподаватели школы – эксперты с опытом в индустрии: Сбер. ВК, Яндекс. Кураторы подбадривают учащихся, решают организационные вопросы, ревьюверы – проверяют код, эксперты – отвечают на вопросы, подталкивают к правильным решениям. У студентов будет групповой чат для оказания взаимной помощи, возможность поработать с HR-специалистами, которые помогут составить резюме, пройти собеседование, найти работу и адаптироваться на новом месте.
Учебный центр им. Баумана проводит курсы для обучения и повышения квалификации разработчиков нейронных сетей: машинное обучение, зрение, программирование на Python, генеративные нейросети. Учиться будете на практике вместе с ведущими экспертами дистанционно или очно в удобное время, в том числе на выходных. Кроме аудиторной нагрузки есть самостоятельное изучение, преподаватель бесплатно предоставит материалы. Предусмотрен также корпоративный формат обучения. Выпускники получают официальный документ.
Международная школа готовит программистов и дата-сайентистов под руководством мощных команд практиков. Предлагает одну из первых полноценных программ для подготовки специалистов, востребованных за рубежом. Студенты могут подобрать ментора и запросить персонализированную программу. Занятия проходят в группах до 15 человек, где каждый студент получает должное внимание. Благодаря коучинговой программе учащиеся работают над карьерными целями с первого занятия, а сертификат и портфолио повышают шансы на трудоустройство или повышение.
Площадка с 2012 года распространяет бесплатные курсы, в том числе по Deep Learning, на разных языках. Здесь найдёте десятки обучающих программ по нейронным сетям, ML, DL, компьютерному зрению, обработке естественных языков. Курсы длятся от нескольких дней до 1 года и даже больше. Содержат теоретический и практический блоки, после прохождения которых получаете сертификат.
Глубокое обучение – сложная дисциплина на стыке математических, компьютерных наук, науки о данных, теории алгоритмов и разработки. Для успешного старта в профессии вам нужно освоить огромный пласт информации и получить массу навыков. Для реализации несложных проектов нужны следующие компетенции.
Программирование. Кодинг на Python и его фреймворках PyTorch, TensorFlow, NymPy, Pandas.
Контроль версий. Git и GitHub помогут работать с разными версиями кода, хранить его снимки в репозитарии, отслеживать изменения.
Базы данных. Работа с БД при помощи Python и SQL-запросов.
Чат боты. Создание бота, который сможет общаться с человеком, отвечать на вопросы – заменит сотрудника службы поддержки.
Создание нейросетей, включая свёрточные и генеративные. Собирание нейронок из слоёв, проведение с ними различных операций. Освойте основные понятия, например, вектор, скрытые слои, датасет, синаптические веса, параметры нейросети, градиентный спуск – определяющий крутизну и направление склона графика функции.
Машинное обучение. Разработка, оценка эффективности, оптимизация производительности и самой ML под определённые задачи.
Audio analysis, CV. Обработка, изображений, фото и видеоконтента при помощи нейросетей, создание моделей для распознания картинок, образов, лиц – компьютерное зрение.
Тексты. Обработка текстовой информации с целью обнаружения и извлечения ранее неизвестных признаков.
Обработка естественного языка. Освоение NLP: регрессии, генерация текстов, распознавания естественных языков.
Обучение и дообучение нейронных сетей. «Скармливание» модели определённого объёма информации, позволяющей ей обучиться выполнять поставленные задачи, переобучение или подача небольших наборов данных порциями для оптимизации работы сервиса.
Администрирование Linux, виртуализация. Развёртывание, управление веб-серверами на платформе Linux.
Работа с данными. Основы Data Science, Big Data, парсинг информации с открытых источников. Не забывайте о прокачке коммуникации, soft skills.
FAQ (Часто задаваемые вопросы)
Как долго нужно учиться?
Курсы Deep Learning длятся 2,5 - 9 месяцев – достаточно для освоения основ разработки. Для погружения в профессию придётся обучаться не менее 9 – 18 месяцев в зависимости от имеющихся опыта и навыков.
Сколько стоит обучение?
Стоимость курсов при оформлении рассрочки с учётом зарплаты разработчика небольшая: 3 000 – 8 000 ₽/мес.
Получится ли стать разработчиком, не зная программирования?
На курсах обучения с нуля вы изучите основы программирования, алгоритмизации, научитесь писать код на Python и работать с его библиотеками, использовать распространённые функции, но опыт в программировании будет преимуществом.
В каких сферах используют DL?
Глубокое обучение применяют в десятке отраслей:
Распознавание, классификация целей в военной сфере, образов в видеонаблюдении, системах телеметрии (разблокировка по отпечатку пальца, лицу), обеспечения безопасности.
Лингвистика: анализ текстов, распознавание речи (навигаторы, голосовые помощники вроде Алисы), создание генеративных нейронных сетей, чат-ботов, перевод текста (Google Translate).
Электронная коммерция – изучение, анализ пользователей, их интересов, предпочтений в социальных сетях, Google, на маркетплейсах, развлекательных сервисах для рекомендации наиболее подходящих, интересующих товаров / услуг, фильмов, музыки.
Обработка фотографий, изображений, видео – восстановление повреждённых снимков, удаление фона, объектов, их замена, улучшение качества, повышение разрешения.
Автопилот – анализ окружающей среды для автоматического управления транспортным средством.
Генерирование текстового и визуального контента на основе текстового запроса.
Прогнозирование, предсказание чего-либо: событий, поведения рынка, цен, погоды на основе анализа огромных массивов данных в коммерции, научной деятельности.
Чем отличаются машинное обучение, ИИ, глубокое обучение?
Нейронная сеть – способ смоделировать работу нервной системы человека, нейронов его мозга, на уровне программного обеспечения.
Искусственный интеллект – способ решения поставленных перед программой задач посредством проведения сложных вычислений.
Машинное обучение (ML) – возможность выполнять сложные вычисления путём обучения программы на большом количестве информации вместо задания строгих правил манипуляции с данными. Их результат обычно непредсказуем.
Глубокое обучение (DL) – метод ML, позволяющий предсказывать результат на основе входящего массива данных.
Машинное и глубокое обучение – направления искусственного интеллекта, а DL – один из подходов в ML.
