Аналитика
28 марта 2024
ТОП 5 лучших курсов по Deep Learning
Deep learning - это совокупность методов машинного обучения (с учителем, с частичным привлечением учителя, без учителя, с подкреплением), основанных на обучении представлениям, а не специализированных алгоритмах под конкретные задачи.
Модели глубокого обучения могут распознавать сложные закономерности в изображениях, тексте, звуках и других данных для получения точных сведений и прогнозов.
Автор
Елена О.
На чтение
12 мин
Просмотров
115
Дата обновления
28.03.2024
Курсы
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики
279 отзывов
Изучите главные направления machine learning для профессионального роста в хайповой профессии. Вы сформулируете задачу для data science-проекта и спроектируете процесс решения, подберёте алгоритмы и метрики под задачу, научитесь строить модели машинного обучения и оценивать их качество.
Плюсы
- Диплом о профессиональной переподготовке.
- Помощь в стажировке и трудоустройстве.
- Весь материал и в мобильном приложении.
- Программу обучения можно поменять 3 раза в течение года.
- Возврат денег, если обучение не подойдёт.
- Рассрочка на обучение.
- Невысокая цена курса.
Минусы
- Нужно владеть языком программирования Python и навыками математического анализа.
- Нет индивидуальных консультаций с преподавателем.
- Сложная программа для новичка.
- Мало отзывов о данном курсе.
Компьютерное зрение
74 отзывов
None
Плюсы
- Помощь в трудоустройстве.
- Сертификат о прохождении курса.
- Рассрочка на обучение.
- Возврат денег, если обучение не подойдёт.
- Преподаватели — эксперты ведущих компаний.
- Хороший курс для новичков.
Минусы
- Высокая цена.
- Большая нагрузка при обучении.
- Нарекания на лекции.
- Плохое комьюнити внутри сообщества.
- Необходимые знания: базовое знакомство с Python, навыки линейной алгебры, работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия).
Deep Learning
279 отзывов
Курс для специалистов в области программирования и машинного обучения. Вы освоите работу с востребованными областями ИИ и различными типами нейронных сетей, которые лежат в основе современных цифровых продуктов. После окончания курса сможете претендовать на позицию ведущего data scientist или специалиста машинного обучения уровня миддл+ в средних и крупных организациях.
Плюсы
- Помощь в трудоустройстве.
- Возврат денег, если курс не подойдёт.
- Материалы курса и в мобильном приложении.
- Рассрочка на обучение.
- Преподаватели — эксперты ведущих компаний.
- Хорошее комьюнити на курсе в целом.
Минусы
- Нужно уметь программировать на Python, знать библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn.
- Не подойдёт новичкам.
- Агрессивная реклама перед покупкой курса.
- Не удобный интерфейс обучающей платформы.
Machine Learning и Deep Learning
259 отзывов
Плюсы
- Помощь с трудоустройством и стажировкой.
- Невысокая цена курса.
- Преподаватели - практикующие эксперты.
- Есть реферальная программа и программа лояльности.
- Помощь наставника на протяжении обучения.
Минусы
- Необходимо обладать базовыми знания Python.
- Мало материала по сложным темам.
- Сложность домашних заданий не соответствует теоретическим материалам.
- Отсутствие рассрочки.
- Не подходит для новичка.
- Есть накрученные положительные отзывы.
Reinforcement Learning
74 отзывов
Обучение с подкреплением
Плюсы
- Эксперты - преподаватели из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом.
- Возможность совмещать учебу с работой.
- Помощь в трудоустройстве.
- Обратная связь и активное комьюнити.
- Сертификат о прохождении курса.
- Рассрочка на обучение.
Минусы
- Необходимые знания: базовое знакомство с Python, линейной алгебры, навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия).
- Для получения сертификата необходимо сдать проект.
- Высокая цена курса.
- Агрессивная реклама.
Информация о курсе
На курсе получите прикладной опыт создания моделей машинного обучения. Сможете обучать нейронные сети. Заложите фундамент для перехода на middle-уровень в сфере Data Science.
Программа курса
- Работа с признаками и построение моделей.
- Введение в нейронные сети.
- Рекомендательные системы.
- Временные ряды.
- Компьютерное зрение.
- Обработка естественного языка (NLP).
- Менеджмент data-проектов.
- Итоговый хакатон.
- Дипломный проект.
Чему вы научитесь
- Научитесь выдвигать идеи и составлять план решения задач.
- На примерах изучите основные алгоритмы и узнаете, в каких случаях их использовать.
- Рассмотрите примеры кода обучения и научитесь применять знания на практике.
- Ознакомитесь с подходами переобучения.
- Сможете делать правильные выводы и разрабатывать грамотные и наглядные отчёты.
Мой рейтинг
Цена — 5
Программа — 4
Ценность сертификата — 4
Трудоустройство — 4
Информация о курсе
Курс познакомит с современными подходами к решению задач компьютерного зрения от алгоритмов до внедрения в продакшн в разных средах. Вы освоите современные техники, методы, подходы, архитектуры и алгоритмы в области Computer Vision и сможете решать индустриальные задачи, используя полученные навыки.
Программа курса
- Нейронные сети и инструменты CV.
- Архитектуры нейронных сетей.
- Стандартные задачи CV.
- Генеративные модели.
- Проектная работа.
Чему вы научитесь
- Выучите нейронные сети и инструменты CV.
- Архитектуры нейронных сетей.
- Стандартные задачи CV.
- Генеративные модели.
Мой рейтинг
Цена — 4
Программа — 4
Ценность сертификата — 4
Трудоустройство — 4
Информация о курсе
Во время учёбы углубите свои знания в работе с нейросетями. Отработаете навыки на практике: добавите 8 проектов в портфолио. Будете учиться при поддержке сообщества экспертов и менторов.
Программа курса
- Основы нейронных сетей.
- Многослойная нейронная сеть.
- Свёрточные сети.
- Архитектуры свёрточных сетей.
- Улучшение качества обучения нейросетей.
- Рекуррентные сети.
- Механизм внимания.
- Компьютерное зрение.
- Работа с текстом.
- Генеративные состязательные сети (GAN). 1
- Итоговый проект.
Чему вы научитесь
- Работать с многомерными свёртками.
- Генерировать тексты и изображения.
- Реализовывать NLP с нуля.
- Находить объекты на картинке.
- Отличать дескриминатор от генератора.
- Строить языковые модели.
Мой рейтинг
Цена — 4
Программа — 5
Ценность сертификата — 5
Трудоустройство — 5
Информация о курсе
Курс даст комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения — вы научитесь создавать ML-модели и обучать нейронные сети. Опробуете все алгоритмы и разберемся на практике — где нужны нейронные сети, а где достаточно классических алгоритмов.
Программа курса
- Введение в машинное обучение.
- Методы предобработки данных.
- Регрессия.
- Кластеризация.
- Tree-based алгоритмы: введение в деревья.
- Tree-based алгоритмы: ансамбли.
- Оценка качества алгоритмов.
- Временные ряды в машинном обучении.
- Рекомендательные системы.
- Финальный хакатон.
Чему вы научитесь
- Научитесь программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных.
- Разработать модель предсказания кредитного рейтинга.
- Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет.
- Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке.
- Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи.
- Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе.
Мой рейтинг
Цена — 4
Программа — 5
Ценность сертификата — 4
Трудоустройство — 4
Информация о курсе
Курс предназначен для DS/DL/ML специалистов, которые хотят погрузиться в алгоритмы обучения с подкреплением. После прохождения курса студенты научатся применять алгоритмы RL для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику, управление энергетическими системами и управление финансовым портфелем.
Программа курса
- Введение в Reinforcement Learning.
- Deep Reinforcement Learning.
- Advanced Reinforcement Learning.
- Применение RL в реальных задачах.
- Проектная работа.
Чему вы научитесь
- Овладеете основными алгоритмами RL, такими как Q-learning, SARSA, Monte Carlo.
- Научитесь строить свои модели среды и обучать агента на своих уникальных условиях.
- Изучите Deep RL и алгоритмы с использованием нейросетей, такие как Deep Q-Network (DQN), Policy Gradient (PG), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Actor-Critic, и сможете реализовать их в своих проектах.
- Познакомитесь с продвинутыми темами в Reinforcement Learning, такими как оптимальное управление, методы обучения со скользящим горизонтом, Model-based RL.
- Научитесь применять RL для решения конкретных задач и понимать, как это применение работает на практике.
Мой рейтинг
Цена — 4
Программа — 5
Ценность сертификата — 4
Трудоустройство — 4