Курсы по Deep Learning

Deep Learning обучение или глубокое обучение – это отдельное направление машинного обучения, в котором применяется модель, созданная по принципу взаимодействия нейронов мозга. Такая машина или программа подражает абстрактному мышлению человека и может самообучаться.

Мы собрали для вас лучшие платные и бесплатные курсы по Deep Learning. С их помощью вы сможете с нуля изучить новую сферу деятельности или повысить уровень своих навыков, чтобы претендовать на более высокую заработную плату. Подбирая варианты обучения, мы учитывали самые важные факторы: стоимость, продолжительность, возможность слушать лекции и сдавать домашние задания дистанционно, а также уровень сложности подачи информации.

1. Geekbrains «Data Science в медицине»

Общая информация

Курс предназначен для тех, кто хочет с нуля освоить Data Science и связать свою карьеру с этим направлением. Студенты научатся обрабатывать данные медицинских обследований и рентгеновских изображений с помощью нейросетей и машинного обучения.

Плюсы курса

1. Актуальная программа и структурированные знания.
2. Много практических занятий под руководством опытных специалистов.
3. По окончанию 15 реальных проектов в портфолио.

2. Itea Online «Курс Deep Learning»

Общая информация

Студенты научатся использовать нейронные сети для обработки естественного языка и прогнозирования временных рядов легко и эффективно. В конце курса все защищают свои проекты, для выполнения которых необходимо успешно освоить библиотеки Tensorflow и Keras API.

Плюсы курса:

1. Вся теоретические знания отрабатываются на практике
2. Ментор на связи со студентами в любое время.
3. Много тестов на проверку полученных знаний.

3. Skillfactory «Полный курс по Data Science»

Общая информация

На курсе студенты с нуля осваивают профессию Data Scientist, получают полную математическую подготовку и разнообразный опыт программирования на Python, который позволяет решать задачи машинного обучения любой сложности.

Плюсы курса

• обучение ориентировано на наработку практических навыков;
• дипломный проект под руководством ментора;
• 8 реальных проектов в портфолио.

4. Нетология «Deep Learning»

Общая информация

После успешного прохождения курса по Deep Learning студенты без проблем работают с многомерными свертками, управляют историей, реализуют с нуля NLP, строят языковые модели, выполняют множество других задач, связанных с машинным обучением.

Плюсы курса:

1. Поддержка преподавателей и ментора.
2. Пополнение портфолио реальными проектами.
3. Удобная учебная траектория.

5. Нетология «Data Science: будущее для каждого»

Общая информация

В процессе обучения новички разберутся, стоит ли связывать свою жизнь с Deep Learning. Поймут, каким образом выбрать интересную для себя сферу, определят какие базовые инструменты и soft-навыки необходимо изучить.

Плюсы курса:

1. Понятно разъясняет тонкости работы с данными в разнообразных сферах.
2. В портфолио появится первый код, написанный на языке запросов SQL.
3. Помогает определиться, какие шаги сделать, чтобы начать карьеру.

6. Образовательная платформа «Stepik» «Введение в Data Science и машинное обучение»

Общая информация

На этом курсе студентам предстоит познакомиться с основами Data Science. На занятиях преподаватель подробно разбирает нюансы работы с библиотеками Pandas Scikit-learn, а также дает методы анализа данных и основы работы с языком программирования Python

Плюсы курса

1. Изложение информации осуществляется понятным языком.
2. Теоретическая база хорошо структурирована и достаточно полная, чтобы дать толчок для успешного развития в этой сфере.
3. В каждом вебинаре есть ссылки на дополнительные задания, чтобы отрабатывать практические навыки.

7. GeekBrain «Факультет Искусственного интеллекта»

Общая информация

На этом курсе студентам предстоит познакомиться с основами программирования, а также углубиться в изучение принципов работы с различными языками и базами данных.

Плюсы курса

1. Вся теоретическая база дается понятным и легким языком.
2. Учебный курс хорошо структурирован.
3. Все знания подкрепляются выполнением практических заданий.

8. SkillFactory «Курс Machine Learning и Deep Learning»

Общая информация

Студентам предстоит прокачать свои навыки программирования моделей машинного обучения и глубоких нейронных сетей: освоить классические алгоритмы и неординарные подходы к задачам любой сложности.

Плюсы курса

1. Фокус и упор сделан на умении применять знания на практике.
2. Понятная и логичная структура обучения.
3. Интеграция полученных знаний и навыков в реальный бизнес-проект.

9. SkillFactory «Нейронные сети и Deep Learning»

Общая информация

Курс подойдет тем, кто решительно настроен углубить свои знания в сфере Data Science и разобраться во всех нюансах глубокого машинного обучения, а также отработать практические навыки программирования нейросетей.

Плюсы курса

1. Хорошо проработана структура обучающих материалов.
2. Консультации с ментором в процессе обучения.
3. Портфолио пополнится новыми проектами, которые студент реализует самостоятельно.

10. Нетология «Профессии в Data Science и аналитике»

Общая информация

Курс посвящен различным сферам использования Data Science. В нем рассматриваются разнообразные варианты применения навыков машинного обучения и программирования и пути карьерного развития.

Плюсы курса

1. Каждая лекция посвящена отдельному направлению.
2. Дает понимание о существующих профессиях в сфере работы с данными.
3. Формирует представление о том, какие шаги надо сделать для развития карьеры.

11. Образовательная платформа «Stepik» «Анализ данных и машинное обучение»

Общая информация

На этом курсе студентам предстоит углубиться в анализ данных и машинное обучение. Обучение рассчитано на практику, поэтому в нем много тестов и домашних заданий.

Плюсы курса

1. Информация подана понятно, структурировано и сжато.
2. Много практических задач для отработки навыков программирования.

12. Образовательная платформа «Stepik» «Machine Learning and Data Mining»

Общая информация

На этом курсе очень много времени посвящено наработке практических навыков. Он подойдет тем, кто готов углубиться в изучение методов машинного обучения с головой.

Плюсы курса

1. Сжатая и четкая подача информации.
2. Вся теория отрабатывается на практике.
3. Курс хорошо структурирован.

Минусы:

• Новичкам может не хватить теоретической базы для выполнения практических задач.

13. Образовательная платформа «Stepik» «Big Data и Data Science: начни погружение с нуля»

Общая информация

В этом курсе идет подробный разбор того, чем занимаются специалисты по Big Data и Data Science. Студентам предстоит изучить 4 темы:

• чем занимается наука о данных;
• что такое операционная система Linux;
• для чего нужен язык программирования Python;
• как создать базу данных.

А также на практике познакомиться с методами и инструментами, которые используются для управления проектами на базе искусственного интеллекта.

Плюсы курса:

1. Преподаватели – практикующие специалисты.
2. Информация хорошо структурирована и легко воспринимается.
3. Есть практические задания, которые помогут понять, есть ли склонность к программированию.

14. Образовательная платформа «Stepik» «Нейронные сети»

Общая информация

В этом курсе идет детальный разбор процесса создания и использования нейронных сетей, теоретические идеи перекладываются на практические занятия, чтобы каждый мог реализовать нейросетевую модель самостоятельно.

Плюсы курса:

1. Теория разложена по полочкам, сложные термины объясняются простым языком.
2. Курс интерактивный, сделан по принципу тренажера.
3. Преподаватели курса – опытные специалисты.

Минусы курса:

• В некоторых моделях не хватает теоретической базы.

15. Образовательная платформа «Stepik» «Deep Learning базовый поток»

Общая информация

В процессе интерактивного обучения студента предстоит познакомиться с теоретической и практической базой нейронных сетей и глубокого обучения. Большую часть курса занимает разбор языка программирования Python, библиотек анализа данных и Data Science.

Плюсы курса:

1. Теория логично структурирована по блокам и изложена простыми словами.
2. Много интерактивных заданий для закрепления полученных навыков.
3. Занятия ведут преподаватели, выпускники и студенты ФПМИ МФТИ.

Минусы курса:

• Некоторым студентам может быть трудно освоить большой объем теории в сжатые сроки.
• Домашние задание, сделанные с опозданием, не проверяют.

16. Образовательная платформа «Stepik» «Deep Learning: продвинутый поток»

Общая информация

Этот интерактивный курс посвящен обработке текстов и аудиофайлов с помощью нейросетей. Большую часть курса занимает практические занятия с использованием языка программирования Python.

Плюсы курса:

1. Много практических заданий для отработки полученных навыков.
2. Вся теория объясняется просто и понятно.
3. Курс ведут преподаватели ФПМИ МФТИ.