Машинное обучение и глубокое обучение — это подмножества искусственного интеллекта. Согласно отчету Gartner, спрос на специалистов в области искусственного интеллекта к 2020 году вырастет на 38%. В техническом сообществе есть много азарта для изучения машинного обучения, но в то же время возникает путаница в отношении курсов, которые необходимы принять, чтобы стать готовым к работе. В этой статье мы создали список курсов, которые помогут вам развить в отрасли готовые навыки глубокого обучения.
Курсы организованы в следующих трех категориях
Машинное обучение
Вот три лучших курса, отобранные нашими экспертами
| Ранг | Название курса | инструктор | Цена | Ссылка на сайт |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Машинное обучение AZ | SuperDataScience | Учить больше | |
| 2 | Специализация машинного обучения | Микроуниверситет Вашингтона | $ 49 | Учить больше |
| 3 | Принципы машинного обучения | Microsoft | $ 99 | Учить больше |
Ниже приведен полный список курсов по машинному обучению в порядке ранжирования.
1) Машинное обучение AZ ™: практический Python & R в науке о данных
Предложено: SuperDataScience Team
Инструкторы: Кирилл Еременко, Хаделин де Понтевес
Цена: 200,00 $
Этот курс машинного обучения помогает студенту создать алгоритмы машинного обучения на языке Python и R. Этот курс состоит из десяти различных разделов.
Он охватывает такие темы, как обработка данных, регрессия, классификация, кластеризация, изучение правил ассоциации, обработка естественного языка, глубокое обучение, уменьшение размерности и т. Д.
Курс включает в себя 40,5 часов видео по запросу, 19 статей, два дополнительных ресурса и предоставляет бесплатный доступ к мобильному телефону и телевидению. Сертификат предоставляется после успешного завершения курса.
Ссылка на курс: https://www.udemy.com/machinelearning/
2) Специализация машинного обучения
Предложено: Университетом Вашингтона
Инструкторы: Эмили Фокс, Карлос Гестрин
Цена: бесплатно
Это коллекция из пяти курсов среднего уровня, которая помогает студентам специализироваться на машинном обучении. На тренинге представлены практические примеры, которые помогают учащемуся приобрести практический опыт в основных областях машинного обучения, таких как прогнозирование, классификация, кластеризация и поиск информации.
Ученики должны тратить 25 недель на ежедневную работу по 5-8 часов на каждый курс.
Ссылка на курс: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning
3) Принципы машинного обучения
Предложено: Microsoft
Инструкторы: Грэм Малкольм, Стив Элстон, Синтия Рудин
Цена: бесплатно + 99 за сертификат
Этот курс является частью сертификата Microsoft Professional Program по науке о данных. На этом тренинге студент изучит теорию машинного обучения, а также практические сценарии. Курс развивает практический опыт построения, проверки и развертывания моделей машинного обучения.
Этот шестинедельный промежуточный курс требует обучения от 3 до 4 часов в неделю. Курс охватывает такие темы, как регрессия в машинном обучении, как улучшить контролируемые модели, нелинейное моделирование, кластеризация и рекомендации. Учащийся также может получить подтвержденный сертификат, потратив 99 долларов США.
Ссылка на курс: https://www.edx.org/course/principles-machine-learning-microsoft-dat203-2x-6
4) Продвинутая специализация машинного обучения
Предложено: Высшая школа экономики
Инструкторы : Павел Швечиков, Анна Козлова, Евгений Соколов
Цена : бесплатно
Это коллекция из семи специальных курсов машинного обучения. В общей сложности 35 недель требуется для завершения всех курсов со средней учебной нагрузкой в 6-8 часов в неделю.
Эти курсы охватывают такие темы, как «Введение в глубокое обучение», «Как победить в конкурсе по науке о данных» — учиться у лучших специалистов Kagglers, «Байесовские методы машинного обучения», «Практическое обучение с подкреплением», «Глубокое обучение компьютерному зрению», «Обработка естественного языка и решение больших задач адронного коллайдера на машине». Обучение.
По окончании курса учащиеся получают сертификат, в котором они отмечают свои новые навыки в своем резюме.
Ссылка на курс: https://www.coursera.org/specializations/aml
5) Изучите машинное обучение
Инструкторы: Кэти Мэлоун, Себастьян Трун
Цена: бесплатно
Обучение машинному обучению — это набор из пяти курсов, которые предоставляют учащемуся основы для продвинутых материалов машинного обучения. Требуется 10 недель, чтобы закончить весь учебный материал.
Это самостоятельное обучение предлагает богатый учебный контент наряду с интерактивными викторинами. Он охватывает такие темы, как введение в машинное обучение, введение в описательную статистику, введение в науку о данных, неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением, глубокое обучение.
Ссылка на курс: https://www.udacity.com/learn/machinelearning
Другие курсы машинного обучения, о которых стоит упомянуть
- Python для Data Science и машинного обучения Bootcamp
- Scala и Spark для больших данных и машинного обучения
- Наука о данных, глубокое обучение и машинное обучение с Python
- Наука о данных и машинное обучение Bootcamp с R
- Машинное обучение (Технологией Джорджии)
- Машинное обучение (Колумбийский университет)
- Робототехника: Vision Intelligence и Машинное обучение
Глубокое обучение
Вот лучшие 2 курса, отобранные нашими экспертами
| Ранг | Название курса | инструктор | Цена | Ссылка на сайт |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Полное руководство по TensorFlow для глубокого обучения с Python | Хосе Портилья | $ 195 | Учить больше |
| 2 | Специализация глубокого обучения | Nvidia | Бесплатно | Учить больше |
Ниже приведен полный список курсов по глубокому обучению в порядке ранжирования.
1) Полное руководство по TensorFlow для глубокого обучения с Python
Инструкторы: Хосе Портилья
Цена: $ 195,00
Этот курс поможет учащемуся использовать платформу Google TensorFlow для создания искусственных нейронных сетей для глубокого обучения. Курс предлагает баланс теории и практической реализации. Он включает в себя полные руководства для ноутбуков Jupiter с кодом, а также справочные слайды и заметки.
Этот учебный материал идеально подходит для студентов Python, которые хотят изучать техники глубокого обучения в TensorFlow. Курс предлагает 14 часов видео по запросу, 6 статей, доступ на мобильный и телевизор. Учащийся получит сертификат после успешного завершения курса.
Ссылка на курс: https://www.udemy.com/complete-guide-to-tensorflow-for-deep-learning-with-python/
2) Специализация глубокого обучения
Предоставлено: Deep Learning
Инструкторы: Эндрю Нг, Юнес Бенсуда Мурри, Киан Катанфоруш
Цена: бесплатно
Это сборник из пяти курсов, для завершения которого требуется 13 недель, а ежедневная рабочая нагрузка студента составляет 4-6 часов.
Он охватывает такие темы курса, как нейронные сети, глубокое обучение, улучшение глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация, структурирование проектов машинного обучения и т. Д.
В конце этого курса учащиеся получат полное понимание и рекомендации по построению карьеры в технологии искусственного интеллекта.
Ссылка на курс: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
Другие курсы:
- От нуля до глубокого обучения ™ с Python и Keras
- Глубокое обучение и компьютерное зрение AZ ™: OpenCV, SSD и GAN
- Deep Learning AZ ™: практические искусственные нейронные сети
- Обработка естественного языка с углубленным изучением на Python
Искусственный интеллект
Вот три лучших курса, отобранные нашими экспертами
| Ранг | Название курса | инструктор | Цена | Ссылка на сайт |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Искусственный интеллект AZ ™: узнайте, как построить ИИ | SuperDataScience | Учить больше | |
| 2 | Искусственный интеллект | Университет Джона Хопкинса | $ 946 | Учить больше |
| 3 | Искусственный интеллект Nanodegree | IBM | $ 900 | Учить больше |
Ниже приведен полный список курсов по AI в порядке ранжирования.
1) Искусственный интеллект AZ ™: узнайте, как построить ИИ
Предложено: SuperDataScience Team
Инструкторы: Хаделин де Понтевес, Кирилл Еременко
Цена: 200,00 $
Курс предлагает полный набор навыков для начинающих и опытных AI, шаблоны кода, интуитивно понятные учебные пособия, реальные решения и техническую поддержку.
Этот курс охватывает такие темы, как создание ИИ, объединение ИИ с OpenAi Gym, создание виртуальной машины с самостоятельным вождением, решение реальных проблем с ИИ, Q-Learning, глубокое сверточное Q-Learning, оптимизация вашего ИИ и т. Д.
Курс также предлагает 17 часов видео по запросу, 15 статей + семь дополнительных ресурсов для обучения. Ученик также получит сертификат после успешного завершения курса.
Ссылка на курс: https://www.udemy.com/artificial-intelligence-az/
2) Искусственный интеллект
Инструкторы: Ансаф Саллеб-Ауисси, Джон В. Пейсли, Матей Чиокарли и Эйтан Гринспун
Цена: бесплатно + $ 946 за учетные данные
Это коллекция курсов, чтобы узнать о различных методах, используемых Data Scientist. Эта учебная программа охватывает такие темы, как искусственный интеллект, машинное обучение, робототехника, аниматор и CGI Motion. Чтобы пройти каждый курс, студент должен потратить 12 недель на курс. Каждый из этих курсов машинного обучения требует от ученика 8-10 часов обучения.
Студент также может получить удостоверение Micro master, чтобы получить проверенный сертификат на всех четырех курсах. Учащийся, получивший этот сертификат, получит право подать заявку на получение степени магистра компьютерных наук в Колумбийском университете.
Ссылка на курс: https://www.edx.org/micromasters/columbiax-artificial-intelligence
3) Искусственный интеллект Nanodegree
Предложено: IBM Watson
Инструкторы: Себастьян Трун, Питер Норвиг, Тэд Старнер
Цена: $ 900
Это курс машинного обучения продвинутого уровня. Он состоит из двух сроков по три месяца каждый. Учащийся должен завершить оба условия, чтобы получить свои полномочия.
Этот курс требует базовых знаний линейной алгебры, а также исчисления и должен уметь применять базовые вероятности и статистику. Курс требует построения трех проектов
- Создайте игрового агента,
- Внедрить поиск в планировании
- Разработка системы распознавания языка жестов.
По окончании курса слушатель сможет получить сертификат Nanodegree Program по искусственному интеллекту.
Ссылка на курс: https://in.udacity.com/course/artificial-intelligence-nanodegree—nd889