Connect with us

Обучение

13 бесплатных курсов по нейронным сетям и машинному обучению

Каждый день все больше заголовков посвящено тому, как глубокое обучение меняет мир. Хотите узнать, о чем весь этот шум? Или улучшить свою карьеру? Существует множество курсов, которые вы можете пройти бесплатно или почти бесплатно.

Опубликовано

/

     
     

Консультант поисковика онлайн-курсов Class Central Дэвид Вентури в своем блоге поделился списком лучших онлайн-курсов, посвященных разным видам нейронных сетей и глубокому обучению. Многие из этих курсов можно пройти бесплатно, с каждым уроком получая знания от главных исследователей машинного обучения нашего времени. Предлагаем читателям AppTractor.ru список курсов из его статьи.

Каждый день все больше заголовков посвящено тому, как глубокое обучение меняет мир. Хотите узнать, о чем весь этот шум? Или улучшить свою карьеру? Существует множество курсов, которые вы можете пройти бесплатно или почти бесплатно.

Образовательный портал GeekBrains на Факультете Искусственного интеллекта обучает Data Science с нуля. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты, плюс целая программа по высшей математике — и не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. GeekBrains познакомит вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научит решать настоящие бизнес-задачи!

Ознакомьтесь с программой на сайте GeekBrains →

Креативное применение глубокого обучения с TensorFlow

Курс рассказывает о базовых компонентах глубокого обучения, как оно работает, и о разработке необходимого кода для построения различных алгоритмов. Главный фокус этого курса — не только понимание того, как создавать необходимые компоненты, но и как их можно творчески применить. Доступны бесплатные и платные опции.

Нейронные сети для машинного обучения

Изучение искусственных нейронных сетей и их применения в машинном обучении: распознавании речи и объекта, сегментации изображений, моделировании языка и человеческого движения. Внимание уделяется как самим алгоритмам, так и практическим советам для их лучшей работы. Есть бесплатная и платная версия.

Глубокое обучение на практике для программистов, Часть 1

Этот семинедельный курс создан для всех, у кого есть хотя бы год опыта в кодинге и знания из математики старшей школы. Вы начнете с первого шага, создания подходящего GPU сервера, и пройдете весь путь создания реальных моделей для компьютерного зрения, обработки естественного языка и систем рекомендаций. Бесплатный курс.

6.S191: Введение в глубокое обучение

Недельное введение в методы глубокого обучения с применением машинного перевода, распознавания изображений, игр, создания изображений. Курс, сочетающий практику в TensorFlow и брейнсторминг с лекциями. Бесплатный курс.

6.S094: Глубокое обучение для самоуправляемых машин

Этот курс — введение в практику глубокого обучения через тему создания беспилотных автомобилей. Он создан для новичков в машинном обучении, но может быть полезным для опытных исследователей для обзора методов глубокого обучения и их применения. Бесплатный курс.

Глубокое обучение

В этом курсе от Google вы получите ясное понимание движущей силы глубокого обучения и создадите умные системы, которые учатся на больших или сложных объемах данных. Вы научитесь решать новые виды проблем, которые раньше казались слишком сложными, и придете к лучшему пониманию сложной природы человеческого ума при решении этих проблем. Бесплатный курс.

Глубокое обучение для обработки естественного языка

Это прикладной курс, концентрирующийся на текущих достижениях в анализе и генерировании речи и текста и использующий рекуррентные нейронные сети. В программу обучения входят математические определения релевантных моделей машинного обучения и связанные с ними алгоритмы оптимизации. Этот бесплатный курс ведет Фил Блансом, а создан он в партнерстве с группой исследования естественного языка DeepMind.

CS224n: Обработка естественного языка при помощи глубокого обучения

Курс предоставляет детальное введение в последние исследования в глубоком обучение, применимые к обработке естественного языка. Он покрывает векторные представления слов, метод окон для нейронных сетей, рекуррентные нейронные сети, модели коротко- и долгосрочной памяти, рекурсивные и сверточные нейронные сети. Обучение ведется при помощи лекций и заданий по программированию. Бесплатный курс.

Машинное обучение

На основе нейронауки и статистики этот курс знакомит с базовыми знаниями о нейронных сетях, методом обратного распространения ошибки, машинами Больцмана, автоэнкодерами, сверточными и рекуррентными нейронными сетями. Он иллюстрирует, как глубокое обучение влияет на наше понимание разумности и вклад в создание умных машин. Бесплатный курс.

Летняя школа по машинному обучению 2015 и 2016

Эта школа направлена на выпускников, инженеров и исследователей, у которых уже есть представление о машинном обучении (необязательно о глубоком) и которые хотят узнать больше об этом быстро растущем поле знаний. Она доступна не в форме традиционного онлайн-курса, но организаторы и лекторы делают эти видео золотой жилой контента по глубокому обучению. Бесплатный курс.

Онлайн курс по нейронным сетям

Курс рассчитан на слушателей уровня выпускников институтов и покрывает как основные виды нейронных сетей, так и более сложные темы. Бесплатен.

Обучение TensorFlow и глубокое обучение без степени доктора

Этот трехчасовой курс от Google, состоящий из видео и презентаций, предлагает разработчикам быстрое введение в основы глубокого обучения с некоторым материалом по TensorFlow. Бесплатный курс.

Глубокое обучение на Python

В этом курсе вы получите практические знания по использованию библиотеки для Python Keras 2.0 для нейронных сетей и глубокого обучения. Частично бесплатен.

На платформе Udemy также доступны несколько курсов по глубокому обучению. Цены на курсы различаются, часто курс можно приобрести за $10.

Курсы на Udemy (по убыванию рейтинга и количества голосов):

А у Udacity есть целая Nanodegree — курс и соответствующий экзамен для получения нано-степени.

Если вы нашли опечатку - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.
Advertisement

Популярное

Спасибо!

Теперь редакторы в курсе.