Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим ТОП Мощных онлайн-Курсов для Изучения Искусственного Интеллекта, которые можно пройти абсолютно бесплатно.

?ЛЕТС ГОУ!

ВНИЗУ будет таблица с платными школами обучения, а чуть ниже описание платформ.

Все цены уточняем на сайте:) Всем профита!

№	Название курса	Кому подойдет	Продолжительность	Пройти обучение
1	Профессия Data Scientist: машинное обучение от Skillbox	Начинающим аналитикам. Программистам. Новичкам.	13 месяцев	Перейти
2	Профессия Data Analyst от SkillFactory	Работникам в сфере IT или в банке. Аналитикам. Новичкам.	18 месяцев	Перейти
3	Курс SQL и получение данных от Нетологии	Новичкам в аналитике. Маркетологам. Менеджерам проектов и продуктов. Финансистам, бухгалтерам и научным сотрудникам.	1 месяц	Перейти
4	Профессия Data Scientist от SkillFactory	Новичкам в программировании и аналитике.	24 месяца	Перейти
6	Факультет Аналитики Big Data от GeekBrains	Начинающим аналитикам. Практикующим IT-специалистам.	18 месяцев	Перейти
7	Профессия Data Scientist от Skillbox	Программистам и начинающим аналитикам.	18 месяцев	Перейти

На правах профессии «?Machine Learning и Deep Learning»

Изучите основные алгоритмы машинного обучения, которые начнёте применять на практике под присмотром наставника-эксперта. Есть возможность трудоустроиться после прохождения обучения.

Курс включает в себя +10 модулей, более 500 упражнений на закрепление материала, обучение 10 алгоритмов машинного обучения, 2 хакатона на kaggle, чат с сообществом и поддержку менторов.

Начинка обучения:

• 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
• Введение в искусственные нейронные сети
• Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
• Сверточные нейронные сети
• Оптимизация нейронной сети
• Transfer learning & Fine-tuning
• Сегментация изображений
• Детектирование объектов
• Введение в NLP и Word Embeddings
• Рекуррентные нейронные сети
• Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
• What’s next?

Отзыв о программе курса

Предусмотрена выдача сертификата

Что по итогу получаем:

• Сертификат о прохождении курса
• Помощь с трудоустройством и стажировкой
• Самостоятельное реализованные проекты в ваше резюме/портфолио
• Тусовка специалистов и полезные знакомства
• Курс основан на практике
• Для обучения machine learning + deep learning вам понадобится знание Python.
• Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей.
• Курс даст понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.

1. «Глубокое обучение»

1. «Глубокое обучение»

Сертификат: выдаётся

Срок обучения: 150 дней.

Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет.

Начинка курса

1. Нейронные сети и глубокое обучение.
2. Совершенствование глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация.
3. Структурирование проектов машинного обучения.
4. Свёрточные нейронные сети.
5. Модели последовательностей.

Навыки после учёбы

• Создавать и обучать нейронные сети
• Строить нейронные сети в TensorFlow
• Создавать свёрточные нейронные сети и применять их
• Создавать рекуррентные нейронные сети и обучать их

2. «Нейронные сети»

2. «Нейронные сети»

С сертификатом

Срок обучения: 150 дней.

Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.

Связь с преподавателем: есть.

Начинка обучающего процесса

1. Основы линейной алгебры.
2. Перцептрон и градиентный спуск.
3. Алгоритм обратного распространения ошибки.
4. Мониторинг состояния сети.
5. Сюрприз и заключение.

3. «Создание моделей машинного обучения»

3. «Создание моделей машинного обучения»

Без выдачи сертификата

Срок обучения: 6 часов.

Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет.

Начинка курса

1. Изучение и анализ данных с помощью Python.
2. Обучение и оценка моделей регрессии.
3. Обучение и оценка моделей классификации.
4. Обучение и оценка моделей кластеризации.
5. Обучение и оценка моделей глубокого обучения.

4. «Академия искусственного интеллекта»

Без сертификата

Срок обучения: 10 уроков.

Форма контента: видеолекции с возможностью выполнить задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет.

Начинка обучающего материала

1. Искусственный интеллект сегодня.
2. Истоки ИИ 1950–1990.
3. Недавние вехи ИИ.
4. Новейшие разработки ИИ.
5. Резюме.
6. Введение в машинное обучение.
7. Обучение с учителем.
8. Модели машинного обучения.
9. Пример задачи машинного обучения.
10. Итоги.

5. «Нейросети на Python»

Без сертификата

Срок обучения: 11 уроков.

Форма контента: видеолекции без возможности выполнить задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет.

Начинка курса

1. Введение.
2. Искусственные нейронные сети.
3. Обучение нейронных сетей.
4. Библиотеки глубокого обучения.
5. Распознавание элементов одежды.
6. Анализ качества обучения нейронной сети.
7. Бесплатная облачная платформа для нейросетей Google Colab.
8. Как сохранить нейронную сеть.
9. Применяем нейросеть для распознавания изображений.
10. Решение задачи регрессии.
11. Keras Tuner — автоматическая оптимизация гиперпараметров нейросети.

Навыки после прохождения обучения

• Основы обучения нейронных сетей
• Использовать Google Colab для работы с кодом
• Применять нейронные сети с использованием готовых библиотек Keras и TensorFlow

6. «Нейросети для анализа текстов»

Без сертификата

Срок обучения: 14 уроков.

Форма контента: видео без возможности выполнить задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет.

Пользователи получат практические навыки использовании нейросетей для качественного анализа текстов. Также в рамках курса рассматриваются сети LSTM и GRU и их возможности в анализе данных.

Навыки обучения

• Создавать нейронные сети, которые смогут анализировать тексты

7. «Искусственный интеллект для каждого»

Сертификат: выдаётся

Срок обучения: 28 дней.

Форма контента: видео с возможностью выполнять задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет.

Начтнка курса

1. Что такое ИИ?
2. Создание ИИ-проектов.
3. Создание ИИ в вашей компании.
4. ИИ и общество.

Навыки после прохождения курса и закрепления знаний

• Значение общей терминологии искусственного интеллекта, включая нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение и науку о данных
• Создавать проекты в области машинного обучения и науки о данных
• Создавать ИИ для своей компании
• Ориентироваться в этических и общественных дискуссиях, связанных с ИИ

8. «Машинное обучение»

8. «Машинное обучение»

Сертификат: выдаётся

Срок обучения: 77 дней.

Форма контента: видео с возможностью выполнять задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет.

Начинка курса

1. Введение. Линейная регрессия с одной переменной. Обзор линейной алгебры.
2. Линейная регрессия с несколькими переменными. Учебник Octave/Matlab.
3. Логистическая регрессия. Регуляризация.
4. Нейронные сети: представление.
5. Нейронные сети: обучение.
6. Советы по применению машинного обучения. Проектирование систем машинного обучения.
7. Машины вектора поддержки.
8. Неконтролируемое обучение. Уменьшение размерности.
9. Обнаружение аномалий. Рекомендательные системы.
10. Крупномасштабное машинное обучение.
11. Пример применения: Photo OCR.

9.«Машинное обучение»

Без сертификата

Срок обучения: 10 уроков.

Форма контента: видео с возможностью выполнять задания и тесты.

Связь с преподавателем: есть (в комментариях через видео) .

Начинка обучающего курса

1. Свёрточные нейронные сети.
2. Распознавание объектов на изображениях.
3. Предварительно обученные нейронные сети.
4. Как подготовить свой набор изображений в Keras.
5. Перенос обучения.
6. Тонкая настройка нейронной сети.
7. Анализ признаков, извлеченных нейросетью.
8. Дополнение данных.
9. Визуализация сверточных нейросетей.
10. Загрузка своего набора изображений в TensorFlow.

Навыки после обучения

• Программировать глубокие нейронные сети на Python для анализа изображений
• Пользоваться TensorFlow

10. «Artificial Intelligence for Robotics»

10. «Artificial Intelligence for Robotics»

Без выдачи сертификата

Срок обучения: 60 дней контента.

Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.

Связь с преподавателем: есть (в комментариях через видео) .

Начинка программы

1. Локализация.
2. Фильтры Калмана.
3. Фильтры частиц.
4. Поиск.
5. Управление PID.
6. SLAM.

11. «Machine Learning: Regression»

11. «Machine Learning: Regression»

Сертификат: выдаётся

Срок обучения: 42 дней контента.

Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет.

Начинка обучающего курса

1. Введение. Простая линейная регрессия.
2. Множественная регрессия.
3. Оценка эффективности.
4. Регрессия хребта.
5. Выбор функций и Lasso.
6. Ближайшие соседи и регрессия ядра. Последние штрихи.

Что можно получить из знаний?

• Что такое линейная регрессия
• Использовать регрессионный анализ в работе, в том числе и метод Lasso
• Строить регрессионные модели для прогнозирования цен на жильё

12. «Machine Learning With Big Data»

12. «Machine Learning With Big Data»

Сертификат: выдаётся

Срок обучения: 35 дней контента.

Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет.

Обучающая программа включает в себя следующие темы:

1. Введение. Машинное обучение с использованием больших данных.
2. Исследование данных. Подготовка данных.
3. Классификация.
4. Оценка моделей машинного обучения.
5. Регрессионный, кластерный и ассоциативный анализ.

13. «Практическое компьютерное обучение»

13. «Практическое компьютерное обучение»

Сертификат: выдаётся

Срок обучения: 28 дней контента.

Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет.

Обучающая программа включает следующие темы:

1. Прогнозирование, ошибки и перекрёстная проверка.
2. Пакет Caret.
3. Прогнозирование с помощью алгоритмов Decision trees и Random Forests. Прогнозы на основе моделей.
4. Регуляризованная регрессия и комбинирование предикторов.

Навыки, которые получает студент:

• Использовать основные компоненты построения и применения функций прогнозирования
• Что такое наборы обучения и тестов, переоснащение и частота ошибок
• Методы машинного обучения
• Строить функции прогнозирования

14. «Machine Learning Foundations: A Case Study Approach»

14. «Machine Learning Foundations: A Case Study Approach»

Сертификат: выдаётся

Срок обучения: 42 дней жаркого контента.

Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет.

Начинка обучающей программы включает:

1. Введение.
2. Регрессия: прогнозирование цен на жильё.
3. Классификация: анализ настроений.
4. Кластеризация и аналогия: получение документов.
5. Рекомендательная система.
6. Глубокое обучение: поиск изображений. Последние штрихи.

15. «Специализация Машинное обучение: от статистики до нейросетей»

15. «Специализация Машинное обучение: от статистики до нейросетей»

Сертификат: выдаётся

Срок обучения: 210 дней жаркого контента.

Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет .

Начинка обучающей программы включает:

• Сбор и анализ данных в Python
• Основы машинного обучения
• Математическая статистика и А/В тестирование
• Продвинутые методы машинного обучения
• Статистические методы анализа данных

Навыки после обучения, каждый студент сможет

• Генерировать случайные величины из различных распределений и решать задачи с помощью симуляций
• Работать с API разных сервисов, писать парсеры для сбора данных, делать предобработку и предварительный анализ данных
• Понимать, какой смысл стоит за различными распределениями, центральной предельной теоремой и законом больших чисел
• Сможете построить с помощью Python доверительный интервал и проверить гипотезу

16. «Анализ данных с использованием Python»

16. «Анализ данных с использованием Python»

Сертификат: выдаётся

Срок обучения: 1 день жаркого контента.

Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет .

Начинка обучающей программы включает:

• Импорт наборов данных
• Преобразование данных
• Исследовательский анализ данных
• Разработка модели
• Оценка модели
• Заключительное задание
• Цифровой значок IBM

[/su_note]

17. «Машинное обучение и нейросети»

Сертификат: не выдаётся

Срок обучения: 1 урок.

Форма контента: урок в формате лекции .

Связь с преподавателем: нет .

Начинка программы:

• Что такое Machine Learning
• О хайпе ML
• Почему считают на видео-картах
• В каких областях применяется ML
• Когда применять ML целесообразно
• Как называют спеца в ML и чем он занимается
• Что такое модель данных
• Почему важно выбрать удачную модель
• Кто работает в ML — градации специалистов
• Отличие датасаентиста от инженера по машинному обучению
• Реально ли начать учится ML у себя на ноутбуке
• Типы моделей машинного обучения
• Про нейросети
• Разметка данных
• Проблемы в ML
• GAN — конкурирующие сети
• Самообучающиеся модели
• Про Искусственный Интеллект
• Как стать ML инженером
• Про собеседования Источники знаний для ML-специалиста
• Хобби и занятия по-за работой

18. «Машинное обучение. Вводная лекция. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс»

Сертификат: не выдаётся

Срок обучения: 22 урока.

Форма контента: урок в формате лекции .

Связь с преподавателем: нет .

19. «Машинное обучение 1. Introduction. Naive Bayes, kNN.»

Сертификат: не выдаётся

Срок обучения: 11 уроков.

Форма контента: урок в формате лекции .

Связь с преподавателем: нет .

Что входит в обучающий курс?

• про курс
• introduction to ML
• ML thesaurus
• supervised learning problem
• Naive Bayes classifier
• kNN

20. «Структурирование проектов по машинному обучению»

20. «Структурирование проектов по машинному обучению»

Сертификат: выдаётся

Срок обучения: 2 недели жаркого контента.

Форма контента: уроки в формате лекции с возможностью выполнять задания и тесты.

Связь с преподавателем: нет.

Начинка курса

• Стратегия в области машинного обучения (ML)
• Стратегия машинного обучения (2)

Навыки после учёбы

• поймете, как диагностировать ошибки в системах машинного обучения;
• научитесь выделять наиболее перспективные направления для снижения количества ошибок;
• получите знания о сложных настройках машинного обучения, таких как несоответствие наборов для обучения тестовым наборам, и сравнении показателей машины с показателями человеческого уровня;
• узнаете, как применять сквозное обучение (end-to-end learning), перенос обучения (transfer learning) и многозадачное обучение (multi-task learning).

ТОП-10 Курсов по Изучению Искусственного интеллекта (зарубежные)

Название	Перейти
Python Machine Learning Tutorial (Data Science)	Перейти на сайт
Machine Learning Full Course — Learn Machine Learning 10 Hours | Machine Learning Tutorial | Edureka	Перейти на сайт
Machine Learning Tutorial Python -1: What is Machine Learning?	Перейти на сайт
Machine Learning Course for Beginners	Перейти на сайт
Практическое машинное обучение на Python	Перейти на сайт
Machine Learning Basics | What Is Machine Learning? | Introduction To Machine Learning | Simplilearn	Перейти на сайт
Введение в Машинное Обучение (Машинное Обучение: Zero to Hero, часть 1)	Перейти на сайт
Complete Road Map To Be Expert In Python- Follow My Way	Перейти на сайт
[Hindi] Why Learn Machine Learning? — Machine Learning Tutorials Using Python In Hindi	Перейти на сайт
Machine Learning Full Course 2022 | Learn Machine Learning | Machine Learning Tutorial | Simplilearn	Перейти на сайт

Лучшие англоязычные курсы. Источник: https://www.youtube.com