Нейронные сети — Лучшие онлайн курсы

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. 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

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. 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. 

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. 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. Установка, оплата нейросетей.
2. Применение нейросетей на практике.
3. Создание статичной графики, анимации.
4. Видеопродакшн.

Чему научитесь

• Настраивать нейросети.
• На своих датасетах обучать нейросеть.
• Создавать изображения под запрос клиента.
• Совмещать нейросети с инструментами.
• Разрабатывать динамичные и статичные арты.
• Делать текстуры, локации.

На курсе поймете, как с помощью нейросетей оптимизировать сложные задачи. Научитесь работать с текстом и данными в CHATGPT, а также с изображениями в MIDJOURNEY. Рассмотрите другие способы применения нейросетей, поймете, как монетизировать свои знания. Стоимость 39 900 руб на самостоятельном тарифе.

Особенности:  

• Постоянное обновление материала.
• Несколько тарифов на выбор. 

Программа

1. Установка, оплата, использование нейросети.
2. Создание запросов нейросети.
3. Создание иллюстрации, статичной графики, анимации.
4. Видеопродакшн.

Чему научитесь

• Создавать нейросети и обучать.
• Создавать локации, текстуры, арты.
• Совмещать инструменты с нейросетями.
• Создавать запросы под разные задачи.

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. Выбор ниши, современные тренды, ЦА, конкуренты.
2. Выбор бизнес-модели, MVP, SWOT-анализ, нейминг, создание лого, маркетинг, каналы продвижения.
3. Работа с командой. Мотивация, отработка возражений, продажи, прием на работу, оплата труда.
4. Создание креатива, работа с финансами, презентация идей.

Чему научитесь

• Генерировать идеи и запускать самостоятельно стартапы.

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.

Программа

1. Понятие нейрона, нейронной сети.
2. Создание нейронной сети.
3. Какие задачи поможет решить нейронная сеть.
4. Оптимизация задач, основные методы.
5. Сверточные нейронные сети.
6. Нормализация, регуляризация.
7. Максимальное правдоподобие, особенности метода.

Чему научитесь

• Самостоятельно решать задачи компьютерного зрения.
• Понимать принципы работы нейронных сетей.

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.

За 2 месяца научитесь с помощью TensorFlow создавать приложения глубокого обучения. На практике создадите современные классификаторы изображений и другие модули глубокого обучения. Стоимость: бесплатно.

Особенности:

• Качественный контент.
• Преподают эксперты.

Программа

1. Обработка естественных языков, анализ, обработка текста.
2. Классификация длинного текста, создание векторной модели.
3. Нейросетевые методы для работы с текстом.
4. Генерация текста, языковые модели.
5. Как преобразовать последовательность.
6. Адаптация моделей.
7. Соревнование на Kaggle. 

Чему научитесь

• Использовать современные методы автообработки текста, например: чат-ботов, построение баз знаний, машинный перевод, поиск по смыслу.

На курсе узнаете, как использовать нейросети в 20 сферах, в т.ч. нестандартных. Прямо в эфире рассмотрите несколько нейросетей, а также рассмотрите успешные решения, реализованные с помощью искусственного интеллекта. Стоимость: бесплатно.

Особенности:

• Подборка из 600+ нейросетей.
• Общение с экспертами.