Лучшие курсы по Нейросетям, для эффективного обучения в 2023

Детальный обзор лучших курсов для обучения нейросетям, Machine Learning и Data-Science. Нейросети и ИИ — Уже почти десятилетие активно внедрены в жизнь обывателя. Но только с выходом «коммерчески раскрученного» ChatGPT, они вышли на новый виток популярности. Интернет переполнился сотнями курсов, от разных компаний, которые:

Как заведено, большая часть курсов — бессмысленна. Промпты можно научиться создавать пользуясь данными в свободном доступе. А анализ данных лучше изучать комплексно в рамках других курсов.

Отделим зерна от плевел, и выделим максимально комплексные курсы, которые вместо обучения промптам, обучают профессии с перспективой масштабирования на будущее!

Выделим основные курсы:

Три комплексных направления, которые частично пересекаются, но дают всеобъемлющий объем информации по всей сфере целиком.

SkillBox возможно обладает и спорной репутацией. Но качество материалов у них неоспоримо высокое.

У курса три уровня. И кажется, что он целиком посвящен Machine Learning. Но это не до конца верно.

Внутри помимо ML, находится ещё:

После прохождения базы (Python+SQL) курс предлагает 6 основных блоков:

Да, половина курса, посвящена базовым понятиям в программировании. Что тем не менее важно, т.к. позволяет масштабироваться в дальнейшем на смежные специальности.

Стандартный набор от Skillbox. Трудоустройство или возврат средств. Красивое резюме. Пример проекта под «боевую» задачу. Консультации на выходе из курса. Менторы из реальных компаний, что работают с ML.

Курс, для тех кто прошел SkillBox, или кому базовой информации по ML недостаточно. OTUS предлагает 80 академических часов занятий.

Преимущество в том, что их можно растянуть на 5 месяцев (по 4 академических часа в неделю) или превратить в интенсив, и закрыть за 2 месяца. За месяц невозможно, т.к. не забывайте, что помимо лекционного материала, есть ещё практические задачи, которые требуется наработать, чтобы освоить знания не только в теории, но и на практике.

Избегайте неверных выборов. Курс от Otus.ru имеет высокий порог входа!

Плюс, не забывайте, что курс построен в довольно интенсивной манере, что показывают его отзывы.

Основное направление этого курса:

Отзывов больше 1.000. По разным направлениям. Все сообщают о высокой динамике подачи материалов. Будьте готовы к высокому темпу.

Набор бонусов отличается от skillBox. но и курс, рассчитан на профессионалов.

На выходе, выпускник получает:

Единственным недостатком этого курса можно назвать, что скорей всего через год, он будет в общем доступе из-за возможности копировать материалы выпускниками. В остальном — курс для Джунов, которые хотят быстро стать Миддлами и решать более серьезные задачи!

Сильно разрекламированный, и немного перегретый курс по ИИ инжинирингу. Несмотря на «Пафос» в рекламе, и «тысячи обещаний о повышении зарплаты» внутри довольно стоящая начинка.

Вход довольно плавный, но Базу ООП знать нужно!

Курс комплексный, часть блоков рассчитана на новичков (информатика. Python, БД). Часть, уже связана непосредственно с Machine Learning.

Программирование на языке Python, включая работу с основными структурами данных, функциями, классами и модулями. Он также изучит использование библиотеки NumPy для работы с массивами данных и библиотеки Pandas для удобного анализа и манипуляции табличными данными.

Создание умных компьютерных систем с использованием алгоритмов машинного обучения, включая классические методы, такие как линейная регрессия и метод опорных векторов, а также более сложные модели, например, случайный лес и нейронные сети. Ученик изучит библиотеки Scikit-learn и TensorFlow для реализации этих моделей.

Обработка и анализ больших информационных массивов с использованием библиотеки Pandas для фильтрации, группировки и агрегации данных. Он также изучит методы визуализации данных с помощью библиотеки Matplotlib, чтобы лучше понимать характеристики данных и выявлять закономерности.

Использование продвинутых технологий и сервисов, таких как Docker для упаковки и развертывания приложений в контейнерах, а также специализированного программного обеспечения для работы с задачами анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Работа с базами данных, включая SQL для работы с реляционными базами данных и NoSQL для работы с реляционными базами данных. Ученик изучит использование ANNs (искусственных нейронных сетей) для решения задач машинного обучения, а также библиотеки Keras, TensorFlow, PyTorch и языка программирования R для создания и обучения моделей.

Помимо начинки, связанное с машинным обучением, GB предлагают:

Помощь в трудоустройстве в одну из следующих компаний.

Эти курсы, напрямую не связаны с ИИ. Но они идеальны, в качестве первых курсов для входа в IT.

Они расчитані в первую очередь на детей от 7 до 15 лет. Поэтому внутри все максимально разжевано.

Внутри курсов:

В зависимости от выбранного региона (да, курсы дифференцированы от города к городу) можно дополнительно найти:

Ни один из этих курсов не относится напрямую с программированием И (помимо базы по python), но:

И главное — цена курса не зависит от направления.

Нетология предлагает бесплатный курс по нейросетям, который:

А еще даст базу по Data-science и по DEEP ML!

Курс — бесплатный. Как для бесплатного курса — уровень подачи материала высокий.

Примечание: понятно, что бесплатный курс это маркетинговый ход для продвижения более сложных и комплексных курсов. С другой стороны, он уже помогает понять уровень преподавания, уровень входа в профессию, компетенцию, и понять особенности создания нейросетей.

SkillFactory в отличие от других онлайн- школ пошли другим путем. Вместо того, чтобы создавать один курс для всех на 9 месяцев. Они взяли программу, схожу с GB, и разделили её на блоки и отдельные курсы.

Это очень удобно, т.к. позволяет оплатить и получить только те знания, которые нужны. Или остановиться, если поняли — что машинное обучение — не ваша стезя.

На Сегодняшний день они представили 6 курсов:

Внимание: Курс 5 месяцев. рассрочка 36 месяцев.

Внимание: Курс 13,5 месяцев. рассрочка 36 месяцев.

Курс "Искусственные нейронные сети" представляет собой обширную программу обучения, которая позволяет ученику освоить основы и продвинутые концепции искусственных нейронных сетей. Курс охватывает различные аспекты работы с нейронными сетями, начиная с введения и базовых понятий, и продвигается к более сложным и специализированным темам.

В этом модуле ученик будет знакомиться с основами искусственных нейронных сетей. Он изучит принципы работы нейронных сетей, поймет, как они могут быть использованы для решения задач машинного обучения, и научится создавать простые нейронные сети на языке программирования Python.

В этом модуле ученик углубится в использование фреймворков для глубокого обучения, таких как TensorFlow и Keras. Он будет создавать сложные модели нейронных сетей, включая модели для распознавания изображений, с использованием предоставленных датасетов и инструментов.

Этот модуль посвящен сверточным нейронным сетям (Convolutional Neural Networks). Ученик узнает о принципе работы сверточных слоев и их роль в обработке и анализе изображений. Он будет создавать и обучать сверточные нейронные сети для распознавания и классификации изображений.

В этом модуле ученик будет изучать методы оптимизации нейронных сетей. Он научится улучшать скорость и производительность сетей, оптимизируя гипер параметры и выбирая наиболее эффективные архитектуры.

В этом модуле ученик будет изучать методы Transfer Learning и Fine-tuning. Он узнает, как использовать пред обученные модели нейронных сетей для решения новых задач классификации изображений. Ученик научится обучать и настраивать пред обученные модели для достижения более точных результатов.

В этом модуле ученик будет применять нейронные сети к задачам обработки естественного языка (NLP). Он будет создавать модели для распознавания рукописных цифр, используя текстовые данные и техники обработки текста.

В этом модуле ученик углубится в задачи сегментации и детектирования объектов на изображениях. Он научится проектировать нейронные сети для сегментации объектов и обучать их для решения задач детекции.

В этом модуле ученик будет изучать обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) и применять его к созданию агента для игры в Pong. Он узнает о DQN алгоритме и научится создавать агента, который самостоятельно обучиться играть в игру.

В последнем модуле ученик познакомится с продвинутыми областями применения нейронных сетей. Он будет создавать нейронные сети GAN (Generative Adversarial Networks) для генерации изображений и исследовать их применение в различных сферах.

Ведущие площадки для онлайн-обучения, за довольно короткий промежуток (порядка одного года) уже адаптировали свои имеющиеся курсы под новые реалии.

Более того — большая часть этих курсов, существовала ещё до всплеска интереса к нейросетям, поэтому материал там обточен годами обучения, и просто адаптирован под некоторые нововведения.

Почему именно эти курсы? Потому что они, подобно университетской программе, охватывают не только узкую специальность, но и фундамент вокруг нее, что позволяет пройдя один курс, с легкостью использовать знания не только для Machine learning.