Машинное обучение — Лучшие онлайн курсы

Программа

1. Основной блок.

Студенты узнают, с какими задачами сталкивается специалист, каким образом их решать. Рассматривают базовые технологии, востребованные на рынке труда.

2. Профессиональные навыки. 

Разбирают ключевые ИТ-инструменты, стандарты кодирования, алгоритмы, структуры, базы данных, системы аналитики. Кроме того, вводят в особенности операционных систем, механизмы их работы, языки программирования, углубляются в информатику, математику.

3. Специализации.

Предлагают выбрать направление (изучить соответствующий инструментарий, получить практические навыки), включая:

• Программист — подготовка БД, разработка модели машинного обучения, внедрение проекта.
• Тестировщик — поиск ошибок, уязвимостей, багов в проектах, проверка качества, моделирование ситуаций, проведение тестирования.
• Аналитик — исследование больших объёмов информации, создание прогнозов на её основе, составление отчётов, графиков, диаграмм, планирование развития бизнеса.
• Project-менеджер — превращение идей заказчика в задачи для команды разработки, организация рабочих процессов, распределение обязанностей, проведение переговоров с клиентами, принятие решений по оптимизации проектов.
• Product-менеджер — продвижение всего проекта, создание сервисов для настройки таргетированной рекламы, расстановка приоритетов под задачи разработки, исследование рынка, поиск точек роста для продукта.

4. Технологическая специализации.

Предлагают усилить знания, полученные по конкретной специализации. Изучение узконаправленного технологического стека.

5. Выбор отрасли.

Подстраивают дальнейшую учебную программу под интересующую вас отрасль.

Чему научитесь?

• Прогнозировать цены на товары/услуги с учётом сезонности спроса.
• Искать потенциальных клиентов, создавать для них персонализированные предложения.
• Оптимизировать закупки, снижать расход производственного сырья, отслеживать закупки.
• Обеспечивать безопасность процесса производства, устранять возможные неполадки.
• Разрабатывать модель машинного обучения, проверять гипотезы, делать выводы об эффективности модели.
• Собирать базы данных, внедрять инструменты для автоматического получения, структурирования информации.
• Формировать технические задания для разработчиков, принимать метрики эффективности бизнес-модели.

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

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.

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

Краткая программа курса «Machine Learning PRO».

1. Введение в ML.
2. Методы предобработки данных.
3. Регрессия.
4. Кластеризация.
5. Tree based алгоритмы.
6. Оценка качества алгоритмов.
7. Временные ряды.
8. Рекомендательные системы.

Краткая программа курса «Deep Learning».

9. Введение в искусственные нейронные сети.
10. Фреймворки TensorFlow, Keras.
11. Сверточные нейронные сети.
12. Способы оптимизации.
13. Решение задач классификации изображений.
14. Сегментация изображений.
15. Объектное детектирование.
16. Что такое NLP и Word Embeddings?
17. Рекуррентные нейросети.
18. Создание GAN-нейросетей.

Чему научитесь?

• Программировать на Пайтон с использованием средств анализа/обработки информации.
• Работать с ML-моделями, алгоритмами, получать сведения из различных ресурсов.
• Обрабатывать базы данных, строить таблицы, графики, сетки, диаграммы.
• Применять навыки Data Science на профессиональном уровне.
• Разрабатывать модели предсказания кредитного рейтинга, продаж в розничном бизнесе.
• Делать системы рекомендаций подходящих товаров при покупке.
• Грамотно представлять свои идеи заказчику, выступать перед целевой аудиторией.

Программа

1. Введение.
2. Проектирование разработки.
3. Работа с данными: подгрузка, статистический анализ.
4. ML, математика.
5. Машинное обучение в бизнесе.
6. Бонус: нейронные сети, DL и Data Engineering. 

Чему научитесь

• Программировать, анализировать и обрабатывать данные, проверять гипотезы на Python.
• Управлять данными в БД на SQL.
• Работать с алгоритмами, моделями ML. 

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. 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.

В программе 9 онлайн-уроков, на которых узнаете, что такое машинное обучение, regression, предобработка данных, кластеризация, временные ряды, деревья, ансамбли, как проводить оценку, работать с рекомендательными системами. Предусмотрено 3 тарифа, выдача сертификата. 

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.  

Продвинутая практика под руководством ведущих ML-специалистов. На курсе решите более 30 реальных задач разного уровня сложности от INTERN до SENIOR, поработаете с актуальными инструментами. Можно оформить выгодную подписку на 3, 6, 12 месяцев, кроме этого студентам симулятора доступны карьерные консультации.

Курс про создание высокотехнологичных сервисов, приложений на основе машинного обучения. Программа состоит из обязательных модулей + блоки на выбор. На курсе научитесь писать эффективный код, строить data-driven системы и оптимизировать.

На курсе освоите технологию машинного обучения и научитесь с ее помощью обрабатывать информацию. А также, рассмотрите популярные алгоритмы машинного обучения и узнаете, где их можно применять. Объем 40 акад. часов, в конце получите документ, подтверждающий полученные компетенции.

Онлайн курс ведет university НИУ ВШЭ рассчитан на 11 недель и посвящен основам машинного обучения, анализа данных. По результатам студенты освоят способы предварительной обработки и визуализации данных, изучат методы машинного обучения, научатся оценивать качество моделей.

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. 

В этот вводный общедоступный блок входит 20 часов обучения, 1 учебный проект на основе реальных данных, плюс доступ к первому курсу на тренажере. На занятиях вы узнаете азы анализа данных (суть, составляющие процессы, отличие аналитика от специалиста data scientist ), освоите базовые навыки программирования на Пайтон.

Пятимесячная программа для слушателей со средним уровнем знаний по теме. Слушатели научатся работать с количественными данными, включая теорию вероятности, математическую статистику, установление связей между признаками, прогнозирование, классификацию, визуализацию данных, а также представление результатов статистического анализа. Отдельный блок посвящен учебным примерам и их адаптации под конкретные задачи.

Курс на английском языке, но на видеолекциях доступны субтитры на русском языке. Слушатели вебинара научатся собирать, обрабатывать данные, использовать R для анализа и виртуализации данных, применять GitHub для управления Data Science проектами, выполнять регрессионный анализ.

Это большой плейлист из объемных многочасовых видео-лекций Юрия Кашницкого. Уроки посвящены основам машинного обучения – визуализации, классификации, деревьям решений, регрессии, регуляризации, а также другим нюансам.

Программа

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.

Чему научитесь

• Решать типовые задачи по машинному обучению, анализу данных (от сбора информации до подбора оптимального решения с последующей оценкой).
• Подстраивать актуальные аналитические инструменты под специфику задач.
• Базовым умениям, требующимся для работы с большими массивами данных (классификации, регрессии, поиску структуры данных, проведению различных экспериментов).
• Азам программирования на Python.
• Встраивать рекомендательные системы, оценивать эмоциональный окрас текста.
• Прогнозировать динамику спроса на товары, вероятность клика по рекламе и многое другое.
• Создадите собственную работающую модель для решения одной из бизнес-задач.

Программа

1. Линейная алгебра.
2. Градиентный спуск, перцептрон.
3. Использование алгоритма обратного распространения ошибки.
4. Мониторинг состояния сети.

Чему научитесь

• Понимать основы искусственных нейронных сетей.
• Использовать нейронные сети для анализа данных.

Курс, рассчитанный на 89 часов, посвящен работе с большими данными через новые принципы вычислительного и математического моделирования. На занятиях вы освоите основы предметной области через решение типовых задач, изучите математические, а также программные инструменты науки о данных.