Длительность курса
3 месяца
Стоимость курса
30360
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Формат занятий
Онлайн-обучение, практика, теория
Длительность курса
15 часов
Стоимость курса
21010
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).
Длительность курса
5 недель
Стоимость курса
22680
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Формат занятий
Вебинары, видеолекции, практика
Длительность курса
10 недель
Стоимость курса
66006
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).
Длительность курса
6 модулей
Стоимость курса
13500
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Формат занятий
Онлайн-обучение, практика
Длительность курса
2 недели
Стоимость курса
8910
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Формат занятий
Онлайн-курс
Длительность курса
6 модулей
Стоимость курса
8910
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Формат занятий
Онлайн-обучение, практика
Длительность курса
18 месяцев
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.
Длительность курса
4 месяца
Стоимость курса
60000
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Формат занятий
Интерактивные вебинары, онлайн-обучение, практика
Длительность курса
2 месяца
Стоимость курса
52440
руб.
Документ об окончании курса
Выдача сертификата
Формат занятий
онлайн-занятия
Практический курс для всех, кто хочет прокачать карьеру и освоить новый инструмент. Студенты научатся генерировать иллюстрации для проектов — без проблем с авторскими правами, делать профессиональные мокапы сайтов и приложений с минимумом усилий, искать идеи для создания фирменного стиля и логотипов, быстро проводить UX-исследования и анализировать конкурентов, задавая правильные промты для ChatGPT, анимировать статичные изображения, создавать 3D-моделипрофессионально делать ретушь фотографий любой сложности, рисовать персонажей, графики, текстуру.
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
- Матрицы, векторы, собственные значения и собственные векторы.
- Производные и интегралы.
- Основы оптимизации.
- Основы машинного обучения
- Основные алгоритмы, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, решающие деревья и кластеризация.
- Методы оценки качества моделей.
- Введение в нейронные сети
- Понимание простейшей нейросети: перцептрон.
- Активационные функции.
- Процесс обратного распространения ошибки (backpropagation).
- Многослойные перцептроны (MLP).
- Сверточные нейронные сети (CNN) — основы компьютерного зрения.
- Рекуррентные нейронные сети (RNN), LSTM и GRU — анализ временных рядов и обработка естественного языка.
- Регуляризация и оптимизация нейросетей
- Dropout, Batch Normalization, Early Stopping и др.
- Алгоритмы оптимизации: SGD, Adam, RMSprop и др.
- Современные архитектуры и техники
- Трансформеры и модели на их основе, такие как BERT, GPT и др.
- Генеративно-состязательные сети (GAN).
- Архитектуры для поставок специфических задач, такие как U-Net для сегментации изображений.
- Нейросети с вниманием (Attention Mechanisms).
- Трансферное обучение и дообучение.
- Нейронные сети для подкрепления (Reinforcement Learning).
- Практическое применение и инструменты
- Библиотеки, такие как TensorFlow, PyTorch, Keras и др.
- Развёртывание и масштабирование моделей в производственной среде.
- Этика и ответственность в ИИ
- Понимание вопросов прозрачности, ответственности и справедливости в области ИИ.
- Рассмотрение вопросов предвзятости и дискриминации в моделях.
- Следите за новыми исследованиями, публикациями и конференциями по нейросетям.
- 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.
1020
