Машинное обучение курсы

Комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения — от классических моделей до нейронных сетей. Лучшие студенты курса получат возможность пройти стажировку в компании EORA.

Бесплатный курс по изучению фреймворка глубокого обучения на Python. Подходит новичкам в программировании, способствует развитию в профессии IT-специалистов и Python-разработчиков. Для доступа к урокам необходимо зарегистрироваться на платформе. Обучение не предполагает обратной связи и выдачи сертификата.

Благодаря онлайн-курсу "Машинное обучение для людей" любой новичок в программирование поймет, что это такое и как данную технологию можно использовать в повседневной жизни. Обучение будет интересным для начинающих программистов, веб-разработчиков, руководителей и журналистов. За 21 день занятий – просмотра видеолекций, участия в вебинарах и выполнения домашних заданий, обучающиеся узнают основы машинного обучения: регрессию, кластеризацию, уменьшение размерности, освоят ансамблевые методы: бэггинг, бустинг и стекинг, что такое нейросети. Выдаётся диплом.

18 месяцев изучения Data Science с нуля. Содержит 7 блоков. Подходит новичкам. Способствует продвижению в профессии специалистов по машинному обучению, искусственному интеллекту, анализу данных и Data Science. Эксперты познакомят студентов с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научат решать бизнес-задачи. Ведение куратора и освоение английского для IT-специалистов. Дипломированным выпускникам гарантировано трудоустройство.

Курс для тех, кто хочет получить прикладной опыт создания работающих нейронных сетей 

Курс по изучению Deep Learning на Keras для новичков, начинающих программистов, аналитиков и менеджеров. Можно проходить в своём темпе. Теоретический блок содержит основные термины и понятия. Совместно с преподавателем студенты напишут полносвязную нейронную сеть, которая заточена на распознавание рукописных цифр, изучат удобные инструменты быстрого проектирования. Поддержка кураторов и менторов не предусмотрена. Выдаётся сертификат об окончании курса.

Онлайн-курс по освоению востребованной профессии Data Scientist создан специально для тех, кто хочет с нуля научиться обрабатывать данные и узнать принцип работы алгоритмов самых распространенных нейронных сетей. За 6 месяцев обучения студенты пройдут путь от основ языка Python до добычи информации из открытых источников и применения машинного обучения в предсказывании результата. Ревью кода и комментарий от ментора. Реальные проекты для портфолио. По окончании выдаётся сертификат.

150 видеоуроков по изучению AI и Machine Learning — от основ к нейронным сетям. Курс станет отличным стартом для всех, кто перерос Excel и готов освоить главные ML-библиотеки. Способствует развитию в профессии IT-специалистов. В программе освоение регрессии, классификации, алгоритмов, кластеринг, оценка и регуляризация, нейросети. Практика в виде задач на Kaggle с ревью кода и комментариями от ментора. Консультации и поддержка в чате курса. Студенты получат сертификат в конце обучения.

Онлайн-курс по изучению нейронных сетей на Keras. Содержит 17 видеоуроков, которые можно осваивать в свободном темпе. Подойдёт новичкам, разработчикам, аналитикам, менеджерам и биохимикам. Курс познакомит с фреймворком Keras, фильтрами, stride, padding, сверточными и pooling-слоями. В практической части студенты напишут и обучат нейронную сеть, которая сможет распознавать объекты на фото из тренировочного датасета. Выдаётся сертификат об окончании курса

9 месяцев освоения инструментов Data science и нейронных сетей для новичков. Содержит 39 занятий с заданиями после каждого. Студенты разовьют навыки написания нейронных сетей, освоят 28 реальных нейросетей: от самых простых до новейших, реализуют нейросетевой проект для себя или компании. Неограниченное количество консультаций, помощь с портфолио и рекомендации для трудоустройства. В конце курса выдаётся диплом установленного образца.

Курс по освоению Data Science и нейронных сетей на Python поможет стать Middle AI разработчиком за 6 месяцев и реализовать нейросетевой проект. Содержит 26 занятий, которые проходят раз в неделю. В рамках курсах студенты разработают интеллектуальный чат-бот, научатся писать нейронные сети, которые смогут распознавать рукописный шифр и предсказывать акции. Кураторы ответят на все вопросы, помогут с портфолио и стажировкой. После защиты проекта выдаётся диплом.

Углубленный курс по текстам, который состоит из 12 модулей. Вебинары проходят каждую неделю по 2–3 часа. Подходит специалистам по Data Science, машинному обучению и нейронным сетям. В программе: рекуррентные и свёрточные сети, языковые модели, построение базовой версии трансформера, написание нейросети с нуля. Персональный куратор ответит на любые вопросы и поможет с обучением. По итогам выпускники получают сертификат о повышении квалификации.

Практическое изучение инструментов Machine learning. Курс содержит 6 модулей и длится 5 месяцев. Подходит IT-специалистам со знанием высшей математики и знакомых с Python. Способствует развитию в профессии специалистов Data Science. Студенты познакомятся с методами анализа данных, принципом работы алгоритмов на профессиональном уровне. Разработка нескольких мощных проектов для портфолио. Сертификат и подготовка к соревнованиям на Kaggle.

4 месяца углубленного освоения высшей математики для Data Science. Курс содержит 4 основных модуля. Занятия 2 раза в неделю. Способствует развитию в профессии специалистов по машинному обучению до уровня Middle / Senior. Студенты освоят матричные разложения, дифференцирование, оптимизацию, регрессии, моделирование. Много практики и живого общения с преподавателями. После защиты финального проекта выдают сертификат и приглашают на собеседование.

8 месяцев изучения инструментов машинного обучения. 300 часов прокачки навыков структурирования больших объёмов данных и обнаружения неочевидных закономерностей. Курс способствует продвижению в профессии специалистов по Data Science. Студенты освоят Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL, с помощью знаний смогут улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке. Куратор даёт обратную связь по заданиям. Выпускники получают сертификат.

Бесплатный практикум для руководителей, инженеров и сотрудников предприятий. Содержит 40 видеоуроков, учебные материалы и тесты. На занятиях студенты получат базовые систематизированные знания об экосистеме цифровизации: системах мониторинга, робототехнике, применении ИИ, промышленной безопасности. Выпускники научатся выбирать точки эффективного применения технологий и повышать эффективность процессов. По итогам обучения выдаётся верифицированный сертификат от компании.

8 месяцев изучения искусственного интеллекта. Среди преподавателей и авторов программ – профессора из лучших вузов США. Занятия длятся по 20 часов в неделю. Курс будет интересен бизнесменам, аналитикам данных, специалистам IT-направлений. Рассматриваются бизнес-приложения машинного обучения, распознавания образов, прогнозирования и повышения производительности вычислительных систем. Поддержка кураторов. В конце курса выдаётся сертификат международного образца.

Начальный онлайн-курс Data Science предназначен на новичков и длится 365 дней. За этот период учащиеся знакомятся с основами машинного обучения и работы с нейросетями. В программу входит изучение азов проектирования В программе: Python, визуализации данных в Pandas, Matplotlib, Seaborne и работы с информационными хранилищами. Также предусмотрены курсы-тренажеры, индивидуальное сопровождение ментора, соревнования и хакатоны, помощь в разработке не менее 10 проектов для портфолио. Выпускникам курсов выдаётся диплом об окончании курса.

140-дневный онлайн-курс среднего уровня "Математика + машинное обучение" позволит любому программисту стать универсальным специалистом в Machine Learning. Программа предусматривает изучение линейной алгебры, основ матанализа, теории вероятности и статистики, временных рядов и прочих математических методов. Выпускники научатся применять математические и статистические закономерности в машинном обучении и нейронных сетях. Краткий курс по ML посвящён освоению алгоритмов машинного обучения и работе с такими инструментами, как XGBoost, Python и NumPy. Выдаётся диплом об окончании курса.

Курс "Machine Learning PRO + Deep Learning" продолжительностью в 140 дней рассчитан на новичков в этой сфере. Он включает в себя программу из 10 модулей по изучению базовых основ машинного обучения и 11 модулей по освоению искусственных нейронных сетей. Каждый блок предусматривает теоретические и практические занятия. Таким образом, обучающиеся получают не только хорошие знания в области Data Science, но и практические навыки по созданию нейросетей, чат-ботов. Они научатся работать с текстами и средствами ML, овладеют инструментами TensorFlow, Keras и Python. Выпускникам выдаётся соответствующий диплом.

Прохождение данного 84-дневного "Курса по машинному обучению" позволит любому новичку овладеть современными инструментами решения собственных конкретных бизнес-задач и работе с данными при помощи машинного обучения. После обучения выпускник станет продвинутым специалистом по Machine Learning и овладеет практическими навыками работы с различными методами и алгоритмами машинного обучения. В его арсенале появятся такие важные инструменты, как Python, Pandas, NumPy и TensorFlow. На время обучения предусмотрена менторская поддержка. Выпускнику выдаётся диплом.

Бесплатный курс по освоению нейронных сетей. Содержит 5 модулей и 24 занятий. Подойдёт студентам и научным работникам. Для прохождения потребуется уверенное владение школьной математикой. В рамках обучения слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей, научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных, выполнят 90 тестов и 27 интерактивных задач. Занятия проходят на платформе Stepik.

Практический курс по освоению машинного обучения в финансах от Корпоративного университета Сбербанка. Возможность бесплатного участия. Включает 6 модулей и по 2–5 часов занятий в неделю. Подходит работникам в IT или банковской сфере, ML-специалистам. Студенты узнают о внедрении ML на примере трейдинга, прогнозировании операционного дохода банка, автоматизации внутренних процессов, выполнят задания с использованием Python. Сертификат по окончании.

81 видеолекция по обучению на размеченных данных от МФТИ. Курс длится 1,5 месяца и предполагает 8 часов занятий в неделю. Способствует развитию в профессии специалистов Data Science. Эксперты научат строить предсказывающие алгоритмы, оценивать обобщающую способность, подбирать параметры модели, подсчитывать метрики качества. Студенты узнают про случайные леса и метод градиентного бустинга. Обратная связь по заданиям. Сертификат по окончании.

Вводный курс по освоению инструментов машинного обучения от Высшей школы экономики. Можно обучиться бесплатно. Длится 2 месяца по 3–5 часов занятий в неделю. Подойдёт специалистам Data Science. В программе: обзор основных типов задач, решаемых с помощью машинного обучения, методов машинного обучения и их особенностей. Для работы студенты будут использовать данные из реальных задач. Фидбэк от преподавателя по заданиям и сертификат в конце курса.

2 месяца базового изучения искусственного интеллекта от Томского ГУ. Можно обучиться бесплатно. Курс предполагает занятия по 5–15 часов в неделю. Способствует развитию в профессии специалистов по искусственному интеллекту. Студенты будут ориентироваться в технологиях искусственного интеллекта и смогут выступать экспертом для СМИ. В программе: есть материалы для самостоятельного изучения и проверочные тесты. Выдаётся сертификат о прохождении курса.

Практический курс по введению в данные от НГУ. Возможность бесплатного участия. Длится 1,5 месяца. 3–5 часов занятий в неделю. Полезен начинающим специалистам Data Science, которые имеют небольшой опыт работы. Преподаватели разберут теорию вероятностей, статистический анализ выборочных данных, графический анализ, формирование выборок. В конце курса проверка знаний с помощью итогового теста. После защиты проекта выдаётся сертификат.

1,5 месяца базового освоения инструментов информационного поиска от МФТИ и Mail.Ru Group. Курс содержит 6 модулей. Занятия 6–8 часов в неделю. Подходит программистам с опытом работы, способствует развитию в профессии. Студенты разберутся, как устроена поисковая система, научатся приёмам обработки естественного языка и машинного обучения, дадут оценку качества. В конце курса они построят работающую модель поисковой системы и получат сертификат.

1,5 месяца базового освоения науки о данных от СПбГУ. Курс содержит 5 модулей. Занятия 4–6 часов в неделю. Подходит начинающим специалистам Data Science. В программе: математический и программный инструментарии науки о данных, машинное обучение с учителем и без. Живое общение с преподавателем-экспертом. Обучение на основе решения реальных практических задач. После окончания курса студенты получают сертификат.