🤖 8 лучших бесплатных курсов по ИИ и глубокому обучению

Расскажем о самых интересных и эффективных курсах, которые помогут начать карьеру AI/ML-разработчика.

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.