Топ 14 курсов по Deep Learning: от новичка до эксперта

С 2017 года рынок технологий глубокого обучения вырос в 9 раз: с 2 до 18 миллиардов долларов США. При этом ниша стабильно растет на 40% ежегодно. Технологии Deep Learning в деле уже можно встретить в повседневной жизни. Например, TikTok полностью построен на алгоритмах DL. «Умные» алгоритмы анализируют поведение каждого пользователя и на основании полученных данных предлагают контент для него. Курсы по Deep Learning позволят углубиться в востребованную профессию и рассчитывать на хорошую оплату труда.

Мы рассмотрели большое количество курсов от проверенных образовательных платформ и отобрали лучшие курсы, которые помогут быстро освоить профессию и найти интересную работу, развиваться в одном из самых перспективных направлений.

Обратите внимание, что не все курсы из подборки подходят новичкам. Большая часть из них рассчитана на начинающих Data Scientist’ов, программистов, аналитиков, знакомых с Python.

Лучший недорогой экспресс-курс

О чем курс?

В процессе обучения вы поймете, как работать с многомерными свертками и углубите знания, научившись использовать инструменты LeNet, Pooling, GoogLeNet, VGG, NiN, ResNet, DenseNet и Padding&stride. Вам расскажут о том, как сгенерировать тексты и изображения, построить языковые модели. Также вы больше узнаете об особенностях реализации NLP.

В программе внимание уделяется и решению прикладных задач: Bounding boxes, AnchorBoxes, Object Localization, Object Detection.

Кому подходит?

Курс разработан для тех, кто имеет базовые знания. Программисты смогут углубиться в тему инструментов машинного обучения, улучшить системное мышление и попробовать себя в совершенно новой сфере. Курс подходит и для аналитиков, дата-сайентистов, которые смогут углубить профессиональные знания, увеличить свой доход.

Преимущества курса:

Недостатки курса:

Лучший курс по ML и DL

О чем курс?

В ходе обучения можно узнать больше о программировании на Python и научиться применять его для обработки данных. Также есть возможность овладеть навыками получения данных из различных источников, работы с алгоритмами и моделями машинного обучения.

Эксперты расскажут основы создания модели предсказания кредитного рейтинга. На практике можно разработать систему рекомендаций подходящих продуктов при покупке, создать модель для повышения продаж.

Кому подходит?

Курс необходим тем, кто хочет применять возможности машинного обучения и рассчитан на тех, кто владеет Python. Дата-сайентисты в ходе обучения смогут углубить свои знания, на практике использовать модели Machine Learning. Программисты узнают больше об основных алгоритмах машинного обучения и смогут создавать собственные нейросети. Аналитики смогут в полной мере освоить Machine Learning и Deep Learning, научатся применять главные методы обработки данных, а также создавать чат-ботов на базе нейросети.

Преимущества курса:

Недостатки курса:

Лучший курс по ML с нуля до Junior

О чем курс?

В процессе обучения вы освоите способы самостоятельной разработки планов решения проблем, выдвижения и проверки гипотез и интерпретации результатов. Вам расскажут, как работать с инструментами анализа и визуализации данных. Вы узнаете, как строить ML-модели и освоите алгоритмы машинного обучения. Вам расскажут, как извлекать данные из разных источников, читать разные форматы с помощью Python и SQL. Вы познакомитесь с пайплайнами работы модели и узнаете, как настраивать инфраструктуру. Дополнительно – вас обучат работе в Git.

Кому подходит?

Курс разработан таким образом, что в профессию смогут войти даже новички без особых знаний. Вы с нуля освоите Python, SQL, обучитесь сбору и анализу данных, получите необходимый минимум по математике, терверу и статистике. Программисты смогут подтянуть теоретические знания, научатся выявлять потребности бизнеса и получат опыт работы с моделями ML. Аналитики смогут изучить Pyhon на более высоком уровне, освоят работу с полезными библиотеками и научатся применять машинное обучение в работе.

Преимущества курса:

Недостатки курса:

Лучший практический курс

О чем курс?

При прохождении программы можно научиться разрабатывать модели Machine Learning и обучать нейросети. Также студентам расскажут о том, как анализировать полученные данные. По окончании курса можно выбрать подходящую специализацию: Computer Vision или обработка естественного языка.

Студенты научатся разрабатывать модели машинного обучения, смогут сами обучать нейросети, применять ML-алгоритмы и освоят работу с базовыми инструментами.

Кому подходит?

Курс предназначен как для новичков, так и для профессионалов. В процессе обучения можно освоить Python и SQL, получить навыки по сбору и анализу данных, а также необходимую базу математических и статистических знаний.

Программистам курс поможет углубиться в статистику, математику и аналитику. Специалисты расскажут студентам, как выявлять потребности бизнеса, работать с машинным обучением и решать поставленные задачи. Аналитики смогут улучшить навык работы с данными, научить нейросети прогнозировать результаты. Курс повысит ценность сотрудника на рынке труда.

Преимущества курса:

Недостатки курса:

Лучшее обучение на инженера данных с нуля

О чем курс?

В процессе обучения студентам предоставится возможность углубить свои знания. Можно выбирать для изучения необходимую специализацию и инструменты в разработке и обучении искусственного интеллекта.

На курсе можно получить базовые знания программирования и повысить знания в области компьютерных наук, операционных системах, базах данных, системах аналитики. Студентам расскажут о тестировании и системном анализе.

Кому подходит?

Курс подходит как для новичков в сфере IT. В процессе обучения можно больше узнать о работе с Python, SQL, Apache Spark. Курс поможет углубиться в линейную алгебру, математический анализ, статистику и получить все необходимые для работы знания. Вы можете выбрать одну из двух программ обучения: «Специалист» срок 9 месяцев или «Инженер» на срок 12 месяцев.

Преимущества курса:

Недостатки курса:

Лучшая программа для DS/DL/ML специалистов

О чем курс?

Система обучения разработана для DS/DL/ML специалистов. В ходе работы студенты смогут в полной мере погрузиться в алгоритмы машинного обучения с подкреплением полученных знаний на практике. Полученные навыки позволят применять алгоритмы RL для решения реальных практических задач в самых разнообразных сферах.

На курсе упор делается на практике и проектной деятельности. Благодаря полученным знаниям студенты смогут реализовать алгоритмы RL в собственных приложениях.

Кому подходит?

Курс предназначен для DS/ML/DL специалистов и выпускников курсов по машинному обучению, в процессе можно углубить свои знания и закрепить их на практике.

Также курс будет полезен разработчикам, имеющим основные навыки работы с Python и ML, они получат опыт работы с рекомендательными системами.

Преимущества курса:

Недостатки курса:

Лучший специализированный курс по компьютерному зрению

О чем курс?

В процессе курса вы изучите основы компьютерного зрения, сверточных нейросетей, узнаете об их эволюции. Вам расскажут об автокодировщиках и автокодировании, трансформерах в CV. Вы пройдете курс детекции, сегментации и распознавания. Ознакомитесь с генеративными моделями, работой с видео и геометрией сцены, узнаете, как оптимизировать модели, подготовить нейросеть к запуску в облаке. Перед вами будет стоять задача разработки и защиты проектной работы. Вы изучите DL-подходы к детекции объектов: R-CNN, YOLO, SSD. А также реализуете детектор объектов самостоятельно.

В качестве дополнительного модуля – разбор особенностей работы нейросетей в целом и ChatGPT в частности. Научитесь применять fine tuning, transfer learning и собирать собственные датасеты для задач object detection и image segmentation, metric learning.

Кому подходит?

Программа рассчитана на специалистов в области Machine Learning, которые хотят углубить свои знания в Компьютерном зрении и специализироваться на нем. Кроме того, она подходит тем, кто пользуется практиками Dl, хочет расширить и систематизировать знания. Для изучения программы потребуются знания основ мат. анализа, линейной алгебры, тервера и матстата, метода обратного распространения. Вы должны владеть основам программирования на Python и знаниями, которые касаются устройства базовых архитектур и слоев нейросети.

Преимущества курса:

Недостатки курса:

Лучший курс с углубленным изучением нейросетей

О чем курс?

В ходе обучения студенты осваивают язык программирования Python и учатся применять его для обработки информации. Специалисты расскажут, как получить необходимые данные из различных источников, объяснят, как взаимодействовать с алгоритмами и моделями машинного обучения. На основе полученных знаний студенты научатся решать разнообразные практические задачи.

На курсе подробно объяснят, как создать модель предсказания кредитного рейтинга, систему рекомендаций подходящих продуктов и др.

Кому подходит?

Курс разработан для начинающих дата-сайентистов, разработчиков, продакт-менеджеров и тех, кто только ищет себя в IT и хочет обучиться с нуля. Полученные на курсе навыки машинного обучения и создания нейросети можно применять в бизнесе или работе.

Студенты курса научатся решать разнообразные бизнес-задачи и разберутся с алгоритмами Deep Learning.

Преимущества курса:

Недостатки курса:

Лучший курс с гарантией трудоустройства за рубежом

О чем курс?

В процессе обучения вы приобретете знания по Python и базу по алгоритмам. Научитесь работе с инструментами для DEVOPS. Вам расскажут об особенностях работы с базами данных, ETL/ELT. Большая доля программы приходится на изучение алгоритмов ML и DL, работе с SQL. Вы узнаете про математическую статистику в контексте EDA и Feature Engineering. Вам расскажут зачем нужна статистика и A/B тесты, доверительные интервалы.

Программа предполагает обучение по лекциям и семинарам, консультации и алгоритмы. В ее процессе вам помогут с поиском работы в США, Европе и UK, в Азии и странах СНГ. Вам посодействуют с релокацией, оформлением визы в Европе или Америке. Большое внимание уделяется именно карьерному блоку и трудоустройству разработчиков за рубежом. Программа – полноценная подготовка к работе на международном рынке с высокой средней зарплатой.

Кому подходит?

Программа рассчитана на тех, кто готов много и плотно работать, так как потребуется освоить навыки разработки с нуля, подготовиться и пройти интервью для получения работы за рубежом. Порог входа – платежеспособность. Она рассчитана на полное обучение с нуля до уровня Джуна.

Преимущества курса:

Недостатки курса:

Машинное обучение можно освоить самостоятельно. Для этих целей используются различные бесплатные образовательные программы, которые специалисту не составит труда осилить без дополнительной помощи. Поэтому мы подобрали 5 лучших бесплатных курсов по Deep Learning, которые помогут если и не стать гуру в этой области, то как минимум решить: хотите ли вы этим заниматься или ваша нынешняя работа – более интересная и перспективная лично для вас.

Курс от основоположников зерокод-движения в СНГ. Поэтому его могут посмотреть даже те, кто не знают, как работать с кодом. На курсе будут рассмотрены успешные решения, которые были реализованы с помощью ИИ. Программа вебинара включает:

Программа обучения разработана при поддержке организаторов технологических конкурсов Up Great. Она инициирована РВК, Фондом «Сколково» и АСИ для инновационных компаний для реализации Национальной технологической инициативы. Именно поэтому курс – бесплатен.

Хорошо структурированный курс из 24 уроков, в который входит более 6 часов видеоматериалов, 90 тестов и 27 интерактивных задач. В программе обучения детально рассматривается процесс создания и применения нейронных сетей.

Курс для студентов и выпускников технических вузов, который содержит 35 уроков по Deep Learning. В программе курса 7 тестов и 11 интерактивных задач. На курсе рассматриваются:

22 урока, которые позволят сделать первый шаг на пути к более серьезному изучению Deep Learning. В процессе обучения вы разберете основы темы и погрузитесь в:

Обучение Deep Learning позволит стать частью быстроразвивающейся отрасли, участвовать в грандиозных проектах и создавать собственные. Профессия позволит получить высокооплачиваемую работу. Стать пионером развития ИИ как в России, так и за ее пределами. Знания, полученные на курсах, позволят выйти и на зарубежные рынки, работать в самых перспективных проектах и созидать, улучшать жизнь людей каждый день. Конечно, обучение на таких курсах требует соответствующей подготовки и не подходит новичкам без базовых знаний программирования. Поэтому Deep Learning курсы из подборки – для программистов, аналитиков и дата сайентистов, которые хотят идти в ногу с прогрессом.

Если Вы обнаружили неточности, ошибки или неактуальную информацию в статье – сообщите нам. Проходили курс, которого нет в ТОПе, и он вам был полезен? – Расскажите нам, мы проверим его и добавим в подборку, чтобы наши читатели смогли выбирать только из лучших образовательных программ.