25 онлайн-курсов по Deep Learning: обучение с нуля

Deep Learning — одна из быстро развивающихся областей в сфере искусственного интеллекта. Погрузившись в эту профессию, можно научится создавать системы, способные изучать сложные функции и отношения в больших наборах данных. Пройдя качественное обучение Deep Learning, студенты смогут создавать нейросети, способные распознавать паттерны и взаимосвязи в данных. Тем самым сделают огромный вклад в общество, ведь такие ИИ особенно полезны для решения сложных задач.

Подобрали десять курсов по Deep Learning для тех, кто хочет познакомиться с основными понятиями и принципами работы глубоких нейронных сетей, а также освоить практические навыки создания и обучения моделей глубокого обучения.

Также в статье представлены дополнительные пять курсов от иностранных специалистов. Для тех, кто только знакомится со сферой, подобрали десять бесплатных курсов по глубокому обучению.

Подобрали десять курсов по Deep Learning для тех, кто уже определился с профессией и хочет освоить её с нуля. Программы дают знания в области машинного обучения, нейронных сетей и обработки естественного языка. Также предусмотрена помощь от преподавателей и карьерных консультантов.

1. «Machine Learning и Deep Learning» — SkillFactory

Курс поможет понять разницу между Machine Learning и Deep Learning. Студентов научат выбирать подходящие алгоритмы для различных задач. Разберут на практических примерах, когда использовать нейронные сети, а когда можно обойтись классическими алгоритмами. Программа включает обучение базовым навыкам программирования на Python. Также на курсе проводятся хакатоны и соревнования Kaggle.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

2. Deep Learning — «Нетология»

Совместный курс от «Нетологии» и DODO Brands. Студентов ждёт углублённое изучение работы с нейронными сетями. За время обучения они отработают практические навыки и пополнят портфолио восемью проектами.

Обучение будет проводиться под руководством преподавателей и кураторов. Занятия проходят в формате вебинаров, видеоуроков и практических заданий. По завершении курса студенты достигнут уровня middle в области Deep Learning.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

3. «Профессия Machine Learning Engineer» — Skillbox

Авторы курсы — практикующие дата-сайентисты из крупных компаний, включая «Сбер», Wrike, VISA. Преподаватели научат анализировать огромные объёмы данных и строить модели для выполнения задач в разных областях.

После получения базовых знаний студенты выберут одно из направлений: обработку естественного языка или компьютерное зрение. Школа Skillbox имеет собственный карьерный центр, который поможет найти работу.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

4. «Курс по нейронным сетям» — SkillFactory

В рамках курса студенты научатся применять алгоритмы Deep Learning для решения бизнес-задач. Программа включает в себя углубление знаний в области Data Science, обучение семи различным нейронным сетям и участие в выпускном хакатоне, который построен как командные соревнования на платформе Kaggle. Также программа курса включает изучение TensorFlow, Keras и трансферного обучения.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

5. «ИТ-специалист в сфере Data Science» — GeekBrains

Программа профессиональной переподготовки для тех, кто хочет заняться разработкой искусственного интеллекта. Обучение поможет плавно войти в специальность и включает изучение основ программирования, компьютерных наук, цифровых технологий. В конце есть возможность выбрать специализацию и развития в выбранном направлении.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

6. Reinforcement Learning — OTUS

Обучение внедрению RL-алгоритмов на практике и в различных областях, таких как игры, робототехника, энергетика и финансы. Студенты научатся применять RL для решения задач различной сложности: от управления роботами до оптимизации портфеля финансовых инвестиций. По итогу вебинаров слушатели получат Jupyter Notebook с разбором практического кейса по материалам занятий.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

7. «Machine Learning с нуля до Junior» — Skillbox

За год обучения студенты получат необходимую математическую подготовку, освоят язык Python. Также научатся работать с различными типами данных и создавать свои первые модели машинного обучения. Программа включает в себя два итоговых проекта, которые пополнят портфолио.

Студентам доступен бонусный курс «Карьера разработчика: трудоустройство и развитие». На нём расскажут, как выбрать подходящую вакансию, подготовиться к собеседованию и вести переговоры с работодателем.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

8. «Компьютерное зрение» — OTUS

Курс предназначен для студентов профильных вузов, программистов и специалистов в области Data Science. За время обучения слушатели получат практические навыки решения задач компьютерного зрения, научатся применять современные методы глубокого обучения и классические алгоритмы. Также узнают, как тестировать и оптимизировать модели нейронных сетей.

Полученные навыки пригодятся для разработки инновационных приложений и сервисов, которые будут работать с изображениями, видео и 3D-моделями.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

9. «Симулятор Data Science» — KARPOV.COURSES

Онлайн-платформа поможет получить практический опыт в области машинного обучения. Курс подойдет тем, кто хочет углубить свои знания и навыки в ML, и тем, кто только начинает свой путь в Data Science.

Программа включает в себя более 60 реальных задач и проектов с четырьмя уровнями сложности — от Intern до Senior. Кроме того, студенты могут присоединиться к сообществу из 300+ участников, обмениваться опытом и получать обратную связь.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

10. «Стань ML-инженером» — Mathshub

Школа обещает своим студентам гарантированное трудоустройство за рубежом. Особенностью курса является возможность встречи с профессионалами из США, Великобритании, Европы и Азии, которые поделятся своим опытом и дадут советы по развитию карьеры.

На занятиях студенты изучат Python и SQL, научатся использовать популярные алгоритмы, такие как линейный и бинарный поиск. Разберутся в продуктовой аналитике и инструментах визуализации. В результате с нуля освоят базовые и продвинутые инструменты глубинного и машинного обучения.

Программу курса можно изучить на его странице.

Достоинства:

Недостатки:

Для тех, кто хочет получить международный уровень знаний, подготовили пять курсов, созданных иностранными специалистами. На них научат использовать глубокие нейронные сети для решения задач в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

1. «Специализация “Глубокое обучение”» — Coursera

Стоимость: бесплатно.

Обратная связь: от преподавателей.

О чём курс

Англоязычный курс от DeepLearning.AI с автопереводом на русский. Студенты научатся строить нейронные сети в TensorFlow, создавать и обучать CNN для задач обнаружения и распознавания объектов. Также рассматриваются вопросы передачи нейронного стиля и применения алгоритмов к данным изображений и видео.

2. «Нейронные сети и глубокое обучение» — Coursera

Стоимость: бесплатно.

Обратная связь: от преподавателей.

О чём курс

Курс рекомендуется для специалистов уровня middle. В ходе обучения студенты изучат понятия искусственной нейронной сети, backpropagation, познакомятся с основами программирования на Python и получат практические навыки работы с нейронными сетями. Слушатели также изучат различные архитектуры нейронных сетей и получат международный сертификат об окончании курса.

3. «Практический AI» — edX

Стоимость: $584.

Обратная связь: от преподавателей.

О чём курс

Обучение основным концепциям и методам глубокого обучения. Студенты изучат различные типы нейронных сетей. Научатся создавать, обучать и развертывать глубокие архитектуры. Также освоят работу с библиотеками Keras, PyTorch и TensorFlow. Важным аспектом курса является использование ускорителей и графических процессоров для обучения моделей.

4. «Deep Learning с Python и PyTorch» — edX

Стоимость: бесплатно.

Обратная связь: нет.

О чём курс

Курс состоит из двух частей. В первой студенты изучат основы PyTorch, во второй — научатся создавать и обучать глубокие нейронные сети с использованием современных методов. Также на курсе рассматривается многоклассовая классификация и создание линейного классификатора.

5. «Machine Learning с Python: от Linear Models до Deep Learning» — edX

Стоимость: бесплатно.

Обратная связь: от преподавателей.

О чём курс

Курс охватывает широкий спектр тем, включая представление данных, переобучение, регуляризацию, обобщение. Студенты изучат кластеризацию, классификацию, рекомендательные модели, вероятностное моделирование и обучение с подкреплением. Они будут работать с онлайн-алгоритмами, методом опорных векторов и нейронными сетями глубокого обучения.

Для тех, кто только знакомится со сферой Deep Learning, собрали девять бесплатных курсов и уроков разного формата. На них можно оценить свои знания, получить базовые навыки и определиться с профессией.

Deep Learning используется в различных отраслях, таких как медицина, финансы, транспорт и многих других. Например, в медицине нейросети могут помочь в диагностике заболеваний и составлении планов лечения. В финансовой сфере Deep Learning может использоваться для прогнозирования тенденций на рынке и анализа финансовых рисков.

Поэтому с этой профессией можно не только получить высокооплачиваемую работу, но и создавать важные проекты. Чтобы освоить её с нуля и получить помощь в трудоустройстве, можно обратить внимание на следующие курсы:

Если вы нашли в подборке неактуальную информацию или хотите, чтобы мы добавили в неё проверенный вами курс или школу, напишите в комментариях под подборкой.