Все курсы
Программирование
Маркетинг
Дизайн
Аналитика
Управление
Иностранные языки
Личностный рост
Эстетическая красота
Для детей
Мультимедиа
Программирование
GIT
Lua
IoT
PHP
iOS
XML
SAP
API
C++
C#
Управление
MBA
BIM
Личностный рост
Для детей

Курсы по нейронным сетям

Буквально каждый в мире технологий сейчас говорит о важности изучения нейронных сетей. Оно и ясно, только вспомните, какой бум произвел chatGPT в конце 2022 года. Хотя еще задолго до чат-бота, нейронные сети использовали при создании масок в Instagram, для распознавания речи в переводчиках Google и Yandex и голосовых помощниках типа Siri и Алиса. И в будущем нас, вероятно, ждёт ещё много таких продуктов. Так что пока не поздно, можно обучиться современной и востребованной профессии. Благо существуют курсы по нейронным сетям, которые помогут получить все необходимые навыки для успешного старта в IT.
Читать полностью
Всего курсов: 18
Последнее обновление: 28.09.2023
18 онлайн курсов
Фильтры
Сортировать по
Выбор редакции
•‎ Вы научитесь применять технологии компьютерного зрения (CV) и машинного обучения (ML) в бизнесе на примере кейсов из сельского хозяйства и логистики•‎ Повысите эффективность предприятия с помощью робототехники и станете более востребованным специа...
3 месяца
16 октября 2023
Выдача сертификата
онлайн-занятия
49 500 99 000
рассрочка 4125/мес.
Выбор учеников
Курс по философии искусственного интеллекта: изучите основные подходы и парадигмы в определении ИИ, овладеете категориями и терминами, познакомитесь с этической стороной вопроса, а также будете готовы вести собственные исследования. Курс подходит для...
15 часов
Выдача сертификата
36 382 55 972
рассрочка 3032/мес.
Выбор редакции
Курс включает в себя все необходимые инструменты и ресурсы, а также программу математики. Это позволит углубиться в профессию Data Science даже абсолютным новичкам. Длительность обучения — полтора года, по 2-4 занятия в неделю. За это время вы освоит...
18 месяцев
Выдача сертификата
74 123
есть рассрочка
-5% по промокоду
Цена на сайте школы:
123
Цена со скидкой от школы -40%
74
С промокодом от kursfinder -5%
70
Итого:
70
5% скидка
Промокод "GeekPromo" необходимо назвать менеджеру по продажам
GeekPromo
На сайт школы
Выбор учеников
Курс по нейросетям: вы научитесь применению алгоритмов Deep Learning для решения бизнес-задач, приобретете новые знания в Data Science, обучите 7 нейросетей и сможете принять участие в командных соревнованиях на Kaggle. Для комфортного обучения на ку...
10 недель
Выдача сертификата
68 040
есть рассрочка
Научат оптимизировать рутинные и сложные задачи с помощью нейросетей и делать на этом кратный рост.
2 месяца
Выдача сертификата
39 900
рассрочка 2075/мес.
Научим делегировать до 90% маркетинговых процессов нейросетям и делать на этом кратный рост!
2 месяца
Выдача сертификата
39 900
есть рассрочка
Дети изучат весь потенциал нейросетей и их возможности, которые ребенок сможет использовать в обучении, хобби и жизни. Проводят лето с пользой. Весело изучают сложный материал. Родители работают, а ребенок занят интересным делом. Мы ориентируемся на ...
2 месяца
Выдача сертификата
19 900
есть рассрочка
Интерактивный онлайн-курс
3 месяца
Выдача сертификата
от 13 500
есть рассрочка
Курс ведёт Дарья Короткова, исследователь в НИУ ВШЭ по направлению Digital Humanities. Курс состоит из 24 занятий и подойдёт ученикам, уже изучавшим программирование и интересующимся областью машинного обучения. Студенты научатся создавать ботов для ...
5 месяцев
Выдача сертификата
20 993
-10% по промокоду
Цена на сайте школы:
20 993
С промокодом от kursfinder -10%
18 893
Итого:
18 893
10% скидка
Промокод "FOXFORD" необходимо назвать менеджеру по продажам
FOXFORD
На сайт школы
2 урока
Выдача сертификата
от 570
-7% по промокоду
Цена на сайте школы:
570
С промокодом от kursfinder -7%
530
Итого:
530
7% скидка
Промокод "kursvip" необходимо назвать менеджеру по продажам
kursvip
На сайт школы
Фильтры

Бесплатные курсы по нейронным сетям

Курс Школа
Сортировать курсы по рейтингу школы, сначала макс.
Стоимость Срок Формат Документ Ссылка на курс
Нейросети для дизайнеров
Курсы Хохлова Сабатовского
3.8 (Отзывов: 3)
Бесплатно
2
Самостоятельно
Выдача сертификата
Курс нейросети для DIGITAL ART
Курсы Хохлова Сабатовского
3.8 (Отзывов: 3)
Бесплатно
2
Самостоятельно
Выдача сертификата

Лучшие курсы Нейронные сети

Школа
Рейтинг
4.50 (Отзывов: 515)
Длительность курса
3 месяца
Старт
16 октября 2023
Стоимость курса
49500 руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Формат занятий
онлайн-занятия
Школа
Рейтинг
4.50 (Отзывов: 515)
Длительность курса
15 часов
Стоимость курса
36382 руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Курс по философии искусственного интеллекта: изучите основные подходы и парадигмы в определении ИИ, овладеете категориями и терминами, познакомитесь с этической стороной вопроса, а также будете готовы вести собственные исследования. Курс подходит для программистов и специалистов по ИИ, преподавателей и научных сотрудников, а также всех, кто интересуется наукой. Занятия проходят в формате онлайн-лекций: 10 модулей — от определения и критериев естественного и искусственного интеллекта до экзистенциальных угроз ИИ. После каждого модуля приступаете к тесту на закрепление материала. В конце обучения — работа над дипломным проектом — подготовка выступления на тему ИИ, которое представите комиссии преподавателей МГУ. Преподаватели: Елена Брызгалина (к.ф.н., зав. кафедрой философии образования МГУ), Антон Кузнецов (к.ф.н., научный сотрудник МГУ) и Наталья Клюева (к.ф.н., доцент).
Школа
Рейтинг
4.20 (Отзывов: 23)
Длительность курса
18 месяцев
Стоимость курса
70 руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Курс включает в себя все необходимые инструменты и ресурсы, а также программу математики. Это позволит углубиться в профессию Data Science даже абсолютным новичкам. Длительность обучения — полтора года, по 2-4 занятия в неделю. За это время вы освоите Python, алгоритмы и структуры данных, научитесь создавать архитектуры с использованием шаблонов проектирования, работать с нейросетями, начнете писать «чистый» код и многое другое. На курсе преподают настоящие эксперты, сотрудники крупных компаний. Вместе с ними вы разработаете программы и решите 4 проектные задачи по работе с данными. Это равноценно полуторагодичному опыту работы, о чем вы сможете упомянуть в резюме. Обучение проводится на основании государственной лицензии, и после его успешного завершения ученикам выдается диплом и электронный сертификат.
Школа
Рейтинг
4.70 (Отзывов: 156)
Длительность курса
10 недель
Стоимость курса
64638 руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Курс по нейросетям: вы научитесь применению алгоритмов Deep Learning для решения бизнес-задач, приобретете новые знания в Data Science, обучите 7 нейросетей и сможете принять участие в командных соревнованиях на Kaggle. Для комфортного обучения на курсе рекомендуется иметь базовые знания в ML, уметь работать с Python и анализировать данные. Программа курса состоит из 9 модулей: от введения в искусственные нейросети изучения других областей применения нейросетей. Онлайн-лекции помогут усвоить необходимый теоретический материал, а практические задания – отработать навыки. Будете работать с реальными кейсами и решать задачи с применением алгоритмов Deep Learning. На время обучения становитесь частью закрытого Slack-сообщества, в котором сможете общаться с преподавателем и другими студентами. В конце курса студенты соревнуются друг с другом в командах на хакатоне. При успешном прохождении курса получите сертификат, сможете оформить портфолио и подготовить резюме для последующего трудоустройства. Преподаватели: Андрей Зимовнов (старший разработчик) и Дмитрий Коробченко (Deep Learning R&D Engineer).
Школа
Рейтинг
4.40 (Отзывов: 53)
Длительность курса
2 месяца
Стоимость курса
39900 руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Научат оптимизировать рутинные и сложные задачи с помощью нейросетей и делать на этом кратный рост.
Школа
Рейтинг
4.40 (Отзывов: 53)
Длительность курса
2 месяца
Стоимость курса
39900 руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Школа
Рейтинг
4.40 (Отзывов: 53)
Длительность курса
2 месяца
Стоимость курса
19900 руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Дети изучат весь потенциал нейросетей и их возможности, которые ребенок сможет использовать в обучении, хобби и жизни. Проводят лето с пользой. Весело изучают сложный материал. Родители работают, а ребенок занят интересным делом. Мы ориентируемся на самостоятельное изучение материала. Не забываем про школу. Ребенок не забудет за лето все школьные знания, ведь всё повторим в интересном формате. А также изучит полезные программы для школы.
Школа
Рейтинг
5.00 (Отзывов: 57)
Длительность курса
3 месяца
Стоимость курса
от 13500 руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Школа
Рейтинг
4.50 (Отзывов: 184)
Длительность курса
5 месяцев
Стоимость курса
18893 руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Курс ведёт Дарья Короткова, исследователь в НИУ ВШЭ по направлению Digital Humanities. Курс состоит из 24 занятий и подойдёт ученикам, уже изучавшим программирование и интересующимся областью машинного обучения. Студенты научатся создавать ботов для перевода текста в речь, администрирования сервера — и не только! На каждом занятии разбирают новую тему вместе с преподавателем, а после — решают интересные прикладные задачи. Можно смотреть онлайн, а потом пересмотреть в записи.
Школа
Рейтинг
3.90 (Отзывов: 20)
Длительность курса
2 урока
Стоимость курса
от 530 руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата

Рекомендуемая последовательность изучения нейросетей

Изучение нейросетей — это сложный и многоуровневый процесс. Если вы новичок в этой области, рекомендую следующую последовательность изучения:

  • Основы линейной алгебры и математического анализа
  1. Матрицы, векторы, собственные значения и собственные векторы.
  2. Производные и интегралы.
  3. Основы оптимизации.
  • Основы машинного обучения
  1. Основные алгоритмы, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, решающие деревья и кластеризация.
  2. Методы оценки качества моделей.
  • Введение в нейронные сети
  1. Понимание простейшей нейросети: перцептрон.
  2. Активационные функции.
  3. Процесс обратного распространения ошибки (backpropagation).
  • Глубокое обучение
  1. Многослойные перцептроны (MLP).
  2. Сверточные нейронные сети (CNN) — основы компьютерного зрения.
  3. Рекуррентные нейронные сети (RNN), LSTM и GRU — анализ временных рядов и обработка естественного языка.
  • Регуляризация и оптимизация нейросетей
  1. Dropout, Batch Normalization, Early Stopping и др.
  2. Алгоритмы оптимизации: SGD, Adam, RMSprop и др.
  • Современные архитектуры и техники
  1. Трансформеры и модели на их основе, такие как BERT, GPT и др.
  2. Генеративно-состязательные сети (GAN).
  3. Архитектуры для поставок специфических задач, такие как U-Net для сегментации изображений.
  • Продвинутые темы
  1. Нейросети с вниманием (Attention Mechanisms).
  2. Трансферное обучение и дообучение.
  3. Нейронные сети для подкрепления (Reinforcement Learning).
  • Практическое применение и инструменты
  1. Библиотеки, такие как TensorFlow, PyTorch, Keras и др.
  2. Развёртывание и масштабирование моделей в производственной среде.
  • Этика и ответственность в ИИ
  1. Понимание вопросов прозрачности, ответственности и справедливости в области ИИ.
  2. Рассмотрение вопросов предвзятости и дискриминации в моделях.
  • Постоянное обучение
  1. Следите за новыми исследованиями, публикациями и конференциями по нейросетям.
  2. Участвуйте в сообществе, обменивайтесь опытом, работайте над собственными проектами.

Нейросети — это быстро развивающаяся область, поэтому важно регулярно обновлять свои знания и навыки. С помощью полных курсов по нейронным сетям, вы сможете всегда пополнять свою базу знаний и обучаться новому в этой сфере.

Чему научитесь на курсах?

На онлайн-курсах по нейросетям вы научитесь следующему:

  • Основам нейронных сетей: Понимание того, как они работают, их структуры и функций.
  • Математическим основам: Линейная алгебра, теория вероятностей, дифференциальное исчисление, необходимые для понимания и оптимизации нейронных сетей.
  • Архитектурам сетей: Свёрточные, рекуррентные, генеративно-состязательные сети и другие.
  • Программированию и использованию фреймворков: Например, TensorFlow, PyTorch или Keras.
  • Обучению и валидации моделей: Процесс обучения, валидации и тестирования моделей, а также борьба с переобучением.
  • Оптимизации: Методы оптимизации и настройки гиперпараметров.
  • Практическому применению: Реализация решений для конкретных задач, таких как классификация изображений, распознавание речи или анализ текста.
  • Текущим тенденциям и нововведениям: Изучение передовых методов и подходов в области нейронных сетей.

После завершения курса у вас будут навыки и знания для работы с нейросетями - их создание, обучение и оптимизация для различных задач.  На бесплатных курсах по нейросетям вы сможете получить базовые знания и понять для себя - интересно ли вам это.

Где можно работать?

  • Технологические компании: Google, Facebook, Apple, Amazon, Microsoft и многие другие крупные технологические компании активно используют нейронные сети в различных продуктах и услугах.
  • Стартапы: Есть множество стартапов, которые работают в области искусственного интеллекта, и ищут специалистов по глубокому обучению.
  • Исследовательские учреждения и университеты: Если вас привлекает научная деятельность, многие университеты и исследовательские лаборатории по всему миру занимаются разработкой и исследованием новых методов глубокого обучения.
  • Специализированные ИИ компании: OpenAI, DeepMind, Neuralink и другие компании, которые специализируются на искусственном интеллекте и глубоком обучении.
  • Промышленные и производственные компании: Многие компании используют нейронные сети для автоматизации процессов, качественного контроля и других задач.
  • Здравоохранение: Использование глубокого обучения для медицинской диагностики, анализа медицинских изображений и персонализированной медицины.
  • Финансы и банки: Применение нейронных сетей для прогнозирования рыночных данных, обнаружения мошенничества и автоматизации торговли.
  • Сельское хозяйство: Применение глубокого обучения для прогнозирования урожайности, обнаружения болезней растений и автоматизации фермерских работ.
  • Развлечения и игры: Создание современных игровых движков, обработка и создание контента с помощью ИИ.
  • Автономные транспортные средства: Компании, работающие над созданием автономных автомобилей и дронов.

Это лишь часть возможных вариантов. С навыками в области нейронных сетей и глубокого обучения открывается множество возможностей в различных отраслях и на различных ролях — от исследователей и инженеров до аналитиков и консультантов.

Плюсы и минусы профессии

Работа с нейронными сетями стала основополагающим элементом современных исследований и приложений в области искусственного интеллекта. Вот некоторые из плюсов и минусов, связанных с этой работой:

Плюсы:

  • Мощность и гибкость: Нейронные сети способны обучаться сложным и нелинейным зависимостям, которые трудно уловить с помощью традиционных методов.
  • Разнообразие применений: От распознавания изображений и обработки естественного языка до рекомендательных систем и автономных транспортных средств — применения нейронных сетей очень разнообразны.
  • Постоянное развитие: Область глубокого обучения быстро развивается, и появляются новые методы, инструменты и архитектуры.
  • Трансферное обучение: Модели, обученные на одном наборе данных, могут быть адаптированы к другим задачам с относительно небольшим объемом новых данных.
  • Большие объемы данных: Нейронные сети особенно полезны при работе с большими наборами данных, где традиционные методы могут быть неэффективными.

Минусы:

  • Сложность и непредсказуемость: Нейронные сети могут быть сложными для понимания и интерпретации, особенно для новичков.
  • Требование ресурсов: Обучение сложных моделей требует мощных вычислительных ресурсов и может занимать много времени.
  • Отсутствие интерпретируемости: Многие модели глубокого обучения считаются "черными ящиками", и их решения могут быть сложны для объяснения.
  • Риск переобучения: Глубокие нейронные сети могут быть чрезмерно сложными и подвержены переобучению, если не применять соответствующие методы регуляризации.
  • Зависимость от данных: Качество обучающих данных критически влияет на производительность модели. Неправильно подготовленные или искаженные данные могут привести к неверным выводам.
  • Технические сложности: Настройка, оптимизация и развертывание нейронных сетей может потребовать глубоких знаний в области машинного обучения и программирования.
  • Этические проблемы: Использование нейронных сетей в некоторых областях (например, в системах распознавания лиц) может вызывать проблемы конфиденциальности и приватности.

Работа с нейронными сетями может быть наградой для тех, кто готов преодолеть ее технические и концептуальные сложности, но это также требует осознанного подхода к ее ограничениям и возможным последствиям.

Карьерные перспективы

Специалисты по нейронным сетям имеют широкие карьерные возможности:

  • Продвижение внутри компании: От специалиста до управляющего.
  • Работа в техгигантах: Google и Apple.
  • Академическая карьера: Лекции и исследования в университетах.
  • Стартапы: Основание собственного бизнеса в сфере ИИ.
  • Консультации: Помощь компаниям в вопросах глубокого обучения.
  • Разнообразие отраслей: Применение нейронных сетей в различных сферах, от медицины до автоиндустрии.
  • Международные возможности: Работа и изучение новых методов в разных странах.

Таким образом, знания в области нейронных сетей открывают перед специалистами множество дверей в карьере.

Часто задаваемые вопросы

Кто такой специалист по нейронным сетям?

Специалист по нейронным сетям — это эксперт в области искусственного интеллекта, занимающийся разработкой и оптимизацией моделей на основе нейронных сетей. Он использует математику, программирование и знание различных архитектур для решения задач, таких как распознавание изображений или обработка языка. Такие специалисты востребованы в разных отраслях, от IT до медицины.

В чем разница между машинным обучением и нейронными сетями?

Нейронные сети — это алгоритмы, моделирующие работу человеческого мозга, предназначенные для распознавания образов и прогнозирования. Они состоят из слоев, содержащих множество взаимосвязанных узлов или "нейронов".

Машинное обучение фокусируется на разработке алгоритмов, позволяющих компьютерам учиться из данных. Вместо того чтобы явно программировать компьютер на выполнение определенной задачи, в машинном обучении используются данные и алгоритмы для обучения модели, которая может делать прогнозы или принимать решения без явных инструкций.

В чем преимущества платных курсов?

На платных курсах предлагают более подробные и системные программы обучения, чем на бесплатных. Зачастую в курсы по нейронным сетям входят смежные дисциплины, в результате чего студенты получают более глубокое и всестороннее понимание предмета.

В чем недостатки бесплатных курсов?

Не подразумевается получение сертификата, следовательно, доказать потенциальному работодателю, что вы обладаете нужными знаниями, будет сложнее. Бесплатные курсы по нейронным сетям также не предполагают наставника и домашних заданий с обратной связью.

Что нужно для обучения?

Чтобы пройти курсы по нейронным сетям вам потребуются: стабильный Интернет, несколько свободных часов в неделю (в некоторых случаях это конкретное время в конкретные дни) и твердое намерение овладеть новыми навыками.

Сколько обычно занимает обучение?

Все зависит от программы курса,курсы по нейронным сетям из нашей подборки предлагают обучение общей продолжительностью: 18 месяцев, 3 месяца, 2 урока или 2 часа - можете уточнить эту информацию на странице заинтересовавшего вас курса.

Смогу ли я совмещать работу и онлайн обучение?

Обычно курсы по нейронным сетям не требуют от вас многочасового ежедневного включения в процесс. Чаще всего необходимо выделить лишь несколько часов в неделю. Даже если что-то пропустили - почти всегда доступны записи уроков.

3 причины выбрать курсы на Kursfinder

1. Актуальная информация

  • На сайте собрана самая актуальная информация о курсах. Мы сотрудничаем с ведущими онлайн-школами и постоянно обновляем данные для обучения.
  • Дата начала: 2023-01-01
  • Дата окончания: 2023-12-31

 

2. Полезная информация

  • Специально для обучающихся подготовлен удобный раздел помощи, где каждый сможет найти полезную для себя информацию.
  • Дата начала: 2023-01-01
  • Дата окончания: 2023-12-31

 

 

3. Отзывы об онлайн-школах

  • Раздел содержит отзывы бывших учеников об онлайн-курсах и школах. Все отзывы тщательно проверяются и размещаются только достоверные.
  • Дата начала: 2023-01-01
  • Дата окончания: 2023-12-31

 

Другие направления курсов по категории Программирование

Курс добавлен в Избранное
Курс удален из Избранного