Хочешь уверенно проходить IT-интервью?
Мы понимаем, как сложно подготовиться: стресс, алгоритмы, вопросы, от которых голова идёт кругом. Но с AI тренажёром всё гораздо проще.
💡 Почему Т1 тренажёр — это мастхэв?
- Получишь настоящую обратную связь: где затык, что подтянуть и как стать лучше
- Научишься не только решать задачи, но и объяснять своё решение так, чтобы интервьюер сказал: "Вау!".
- Освоишь все этапы собеседования, от вопросов по алгоритмам до диалога о твоих целях.
Зачем листать миллион туториалов? Просто зайди в Т1 тренажёр, потренируйся и уверенно удиви интервьюеров. Мы не обещаем лёгкой прогулки, но обещаем, что будешь готов!
Реклама. ООО «Смарт Гико», ИНН 7743264341. Erid 2VtzqwP8vqy
Представляем подборку бесплатных курсов с самым высоким рейтингом (и самыми лучшими отзывами). Часть курсов – на русском языке, часть – на английском (с русскими субтитрами). Доступ к материалам курсов на платформах Coursera и «Открытое образование» бесплатен, но есть нюансы:
- Российским пользователям для доступа к Coursera понадобится VPN.
- За получение сертификата на Курсере нужно заплатить $49 (или оплатить подписку). А еще можно подать заявку на финансовую помощь и получить сертификат бесплатно.
- На платформе «Открытое образование» необходимо заплатить 3600 рублей за прохождение экзамена, зачет в вузе и сертификат.
Если же зачет в вузе и сертификат вам не нужны – везде можно учиться совершенно бесплатно.
Введение в искусственный интеллект
Платформа: Открытое образование
Автор(ы): преподаватели НИУ «Высшая школа экономики» – П.И. Мягких, И.А. Трусов, М.Б. Бурова
Уровень сложности: для начинающих
Сертификат: выдается (стоимость – 3600 руб.)
Необходимые навыки: рекомендуется разбираться в основах информатики и статистики, уметь программировать и анализировать данные с помощью Python.
Кому подходит: курс рассчитан на слушателей без специальной подготовки в области ИИ. Для успешного освоения материала достаточно базовых знаний математики, статистики и программирования.
Программа рассчитана на 12 недель и включает в себя видеолекции ведущих преподавателей НИУ «Высшая школа экономики», практические задания, тесты для самопроверки. Вот главные темы курса:
- Основные понятия и определения искусственного интеллекта.
- Базовые методы машинного обучения: линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей.
- Машинное обучение для задач классификации и кластеризации данных.
- Основы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для понимания алгоритмов.
- Принцип работы и обучение нейронных сетей, их применение в компьютерном зрении.
- Визуализация данных и построение инфографики.
- Другие актуальные задачи ИИ: рекомендательные системы, поиск ассоциативных правил в данных.
По итогам прохождения курса слушатели смогут:
- Самостоятельно обучать простые модели машинного обучения на готовых данных с использованием инструментов визуального программирования.
- Анализировать и интерпретировать статистические данные, проводить первичный анализ и подготовку данных для моделей ИИ.
- Избегать типичных ошибок при принятии решений на основе данных, критически оценивать результаты анализа.
- Формулировать и проверять статистические гипотезы, различать случайные и неслучайные зависимости.
- Эффективно визуализировать и представлять результаты исследований и работы моделей с помощью инфографики.
Мы рады объявить о запуске новой еженедельной email-рассылки, посвященной последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта. Наша цель – держать подписчиков в курсе самых интересных открытий, исследований и приложений ИИ.
🤖 В рассылке вы найдете:
- Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей.
- Материалы о применении ИИ в разных сферах – медицине, бизнесе, науке, производстве и образовании.
- Статьи об этических аспектах развития технологий.
- Подборки лучших онлайн-курсов и видеолекций по машинному обучению.
- Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей.
- Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов.
- Фильмы, сериалы и книги, которые заслуживают внимания AI энтузиастов.
Основы машинного обучения
Платформа: Открытое образование
Автор(ы): преподаватели НИУ «Высшая школа экономики» – Е.А. Соколов, А.Е. Зимовнов, Е.И. Ковалев и другие
Уровень сложности: для начинающих
Сертификат: выдается (стоимость – 3600 руб.)
Необходимые навыки: нужны базовые знания языка Python, понимание основ статистики и теории вероятностей.
Кому подходит: курс рассчитан на слушателей без опыта в сфере ИИ. Программа позволит получить практические навыки построения и применения базовых моделей машинного обучения.
В программе курса рассматриваются:
- Методы предобработки и визуализации данных
- Основные алгоритмы машинного обучения: линейная и логистическая регрессия, метод ближайших соседей, деревья решений.
- Композиции алгоритмов: случайный лес, градиентный бустинг.
- Оценка качества и отладка моделей машинного обучения.
По окончании курса слушатели смогут применять изученные методы для решения прикладных задач анализа данных.
Быстрый старт в искусственный интеллект
Платформа: Stepik
Автор(ы): преподаватели МФТИ – Татьяна Гайнцева, Михаил Григорьев, Юрий Яровиков и другие
Уровень сложности: для начинающих
Сертификат: будут выдавать в ближайшее время
Необходимые навыки: нужны навыки программирования на Python.
Кому подходит: старшеклассникам и студентам технических вузов.
Курс рассчитан на 4 недели. Программа включает 23 лекции, почти 3 часа видео, 56 тестов и 7 интерактивных задач. Модули курса:
- Машинное обучение
- Компьютерное зрение
- Обработка естественного языка
- Математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте
Пройдя этот курс, слушатели получат следующие знания и навыки:
- Понимание основных концепций, алгоритмов и метрик машинного обучения.
- Умение применять линейные алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, логистическая регрессия) для решения практических задач.
- Навыки работы с нейронными сетями: основы нейронных сетей, сверточные нейронные сети для компьютерного зрения, рекуррентные нейронные сети для задач NLP.
- Умение дообучать и применять готовые архитектуры нейронных сетей (например, ResNet).
- Навыки применения word embeddings и других методов для решения задач обработки естественного языка.
- Умение строить простые, но эффективные решения с использованием эвристик и статистических методов.
- Понимание основ настройки гиперпараметров и отладки моделей машинного обучения.
Таким образом, курс дает хорошую базу для теоретического понимания ИИ и навыки практического применения базовых методов машинного обучения.
Введение в Data Science и машинное обучение
Платформа: Stepik
Автор(ы): преподаватели Института Биоинформатики – Анатолий Карпов и Александр Ильин
Уровень сложности: для начинающих дата-сайентистов и питонистов
Сертификат: выдают
Необходимые навыки: нужны навыки программирования на Python, знание статистики. Пригодится знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn.
Кому подходит: Python-джунам, которые хотят получить базовые знания и практические навыки в области анализа данных и машинного обучения.
Программа состоит из 30 веселых лекций, более 9 часов видео, 54 тестов и 21 интерактивной задачи. Курс освещает следующие темы:
- Основные понятия машинного обучения и анализа больших данных.
- Работа с данными в Pandas: загрузка, преобразование, визуализация.
- Построение и обучение моделей машинного обучения: деревья решений, случайный лес, логистическая регрессия.
- Метрики качества моделей: точность, полнота, F1-мера.
- Методы борьбы с переобучением: кросс-валидация, регуляризация.
- Настройка гиперпараметров моделей для повышения качества.
- Применение моделей машинного обучения на практических кейсах.
По окончании курса слушатели смогут самостоятельно выполнять предобработку данных, строить, обучать и оценивать качество базовых моделей машинного обучения, применять их для решения практических задач.
ИИ для всех (AI for Everyone)
Платформа: Coursera
Автор(ы): Эндрю Ын
Уровень сложности: для начинающих
Сертификат: выдается (стоимость – $49)
Необходимые навыки: технический бэкграунд не требуется, умение программировать – тоже.
Кому подходит: курс предназначен для людей, которые никогда раньше не занимались программированием и AI. Программа построена так, чтобы всесторонне познакомить студентов с концепциями, терминологией и принципами разработки ИИ-приложений, не требуя при этом предварительных технических знаний. По мере прохождения курса слушатели получат все необходимые знания и навыки, позволяющие свободно ориентироваться в сфере ИИ.
Курс состоит из примерно 10 часов видеолекций, тестов и упражнений для закрепления полученных знаний. По окончании курса студенты получат сертификат от Coursera.
IBM Сертификат инженера по искусственному интеллекту (IBM AI Engineering Professional Certificate)
Платформа: Coursera
Автор(ы): коллектив из 7 преподавателей
Уровень сложности: средний
Сертификат: выдается (стоимость – $49)
Необходимые навыки: нужны навыки программирования на Python и понимание основных концепций информатики.
Кому подходит: Python-разработчикам, которые хотят освоить машинное и глубокое обучение. Программа состоит из шести разделов:
- Машинное обучение на Python.
- Введение в глубокое обучение и нейронные сети (с использованием Keras).
- Введение в компьютерное зрение и обработку изображений.
- Разработка глубоких нейронных сетей с PyTorch.
- Построение моделей глубокого обучения с помощью TensorFlow.
- Разработка курсового проекта – ИИ-приложение с использованием глубокого обучения.
Курс дает все знания и навыки, необходимые для начала карьеры в области ИИ-инженерии (или для повышения квалификации, если начальный опыт ИИ-разработки у вас уже есть). Прохождение курса займет около 2 месяцев (10 часов в неделю).
Сборник лекций Инженерной школы Стэнфордского университета
Платформа: YouTube
Автор(ы): Фей-Фей Ли, Джастин Джонсон, Серена Ян
Уровень сложности: выше среднего
Сертификат: не предусмотрен
Необходимые навыки: нужны хорошая математическая база (линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей) и навыки программирования. Пригодится инженерный бэкграунд.
Кому подходит: разработчикам-миддлам, которые хотят переключиться на создание ИИ-приложений. Желательно иметь опыт работы с машинным обучением.
Курс охватывает фундаментальные концепции сверточных нейронных сетей (CNN). Сверточные сети – один из самых мощных инструментов, доступных для распознавания образов. Они используются в широком спектре приложений, включая классификацию изображений, обнаружение объектов и сегментацию изображений.
Программа состоит из 16 лекций – сложных, но интересных и максимально полезных. Студенты, которые готовы приложить серьезные усилия для решения заданий, узнают много нового о CNN и распознавании образов. По окончании курса студенты будут готовы разрабатывать собственные приложения на основе CNN.
Полный курс машинного обучения (CS229 Стэнфордского университета)
Платформа: YouTube
Автор(ы): Эндрю Ын
Уровень сложности: для начинающих разработчиков
Сертификат: не предусмотрен
Необходимые навыки: для успешного прохождения нужны базовые знания линейной алгебры, теории вероятностей и навыки программирования.
Кому подходит: разработчикам-джунам
Курс представляет собой подробное введение в машинное обучение и статистическое распознавание образов, содержит лекции по теории и практические занятия по реализации алгоритмов. Он подойдет тем, кто интересуется изучением алгоритмов машинного обучения и их применением для решения практических задач.
В лекциях рассматриваются различные методы машинного обучения:
- Обучение с учителем (линейная регрессия, логистическая регрессия, нейронные сети, метод опорных векторов).
- Обучение без учителя (кластеризация, понижение размерности, ядерные методы).
- Теория обучения (компромисс между смещением и дисперсией) и практические советы по обучению моделей.
- Обучение с подкреплением и адаптивное управление.
Кроме того, в лекциях обсуждаются практические примеры использования машинного обучения для распознавания речи, анализа текстов и веб-данных. В целом, курс дает фундаментальные знания по машинному обучению и служит отличной базой для дальнейшего изучения темы и разработки приложений на основе ML.
Нужны домашние задания и обратная связь?
У бесплатных курсов есть только один серьезный недостаток – либо у преподавателей не хватает времени на проверку заданий и полноценный разбор ошибок, либо обратная связь вообще не предусмотрена. Если вы предпочитаете учиться на курсе, где сложные вещи объясняют подробно, а преподавателю всегда можно задать вопрос – приходите на программу Proglib Academy «Базовые модели ML и приложения»: все будет понятно.
Комментарии