Machine Learning — то, о чем сегодня слышал чуть ли не каждый пользователь. Специалисты сферы Machine Learning работают с огромными массивами данных, ведь помогают компьютерам «учиться», распознавать определенные закономерности или паттерны. Даже этот текст был написан с помощью известной AI системы, а потому изучить больше о «искусственном интеллекте» — необходимость для тех, кто не хочет профессионально проиграть ему в будущем.
Курсы по подборке помогут лучше разобраться в теме и охватывают ряд тем об AI и платформах облачных услуг, но большинство из них требует базовых знаний программирования, математики и линейной алгебры.
Содержание
Machine Learning Basics от robotdreams
Курс от robot_dreams ориентирован на рассмотрение реальных кейсов компании, где используется машинное обучение. Студент получит примеры реализации моделей машинного обучения с помощью облачных сервисов Amazon Web Services, узнает методы выбора моделей и их имплементации в реальные проекты.
Для прохождения курса требуется, во-первых, знание языка программирования Python или опыт работы разработчиком с другим объектно-ориентированным языком, а во-вторых, глубокие понимания линейной алгебры и базовая подготовка по статистике. Поскольку занятия будут содержать livecoding-сессии, где преподаватели будут делиться своими кейсами по реализации ML-моделей, базовые темы рассматриваться не будут.
Курс содержит изучение специализированного софта AWS: S3, Lambda, Step Functions, SageMaker, Comprehend, Rekognition и т. п. Студент столкнется с практическими задачами классификации, кластеризации, регрессии.
Рассчитанная программа на 16 занятий подойдет для тех, кто работает с данными на Junior-должностях, Data и Web-аналитиков, Backend Developers и Software Engineers, которым интересна сфера Data Science, а также начинающим в ІТ, но имеющих техническое образование и желающих получить практический опыт в популярном направлении работы с облачными ресурсами AWS.
The Complete Machine Learning Course with Python
На платформе Udemy представлены многие курсы по теме машинного обучения, однако эта программа интересна комплексным подходом и охватом большого количества тем. Курс имеет очень практическую направленность, ведь позволит создать с нуля 12 проектов для собственного портфолио.
На курсе будут рассматриваться Python, Seaborn, Matplotlib, Scikit-Learn, SVM, изучаться как основы (классическое программирование и машинное обучение, строительные блоки нейронных сетей, передовые концепции), так и расширенные темы (трансферное обучение и выделение признаков).
Для начала обучения также требуется владение языком Python и алгебраические знания, однако готовый код будет предоставляться и для тех, кто не имеет бекграунда разработки. Потому программа подойдет всем, кто хочет изучить алгоритм машинного обучения и узнать больше о практическом применении ML-систем. Курс содержит 17,5 часов видео, 3 статьи и 2 ресурса для загрузки. Программа разбита на 13 секций, а это 111 лекций разной продолжительности.
Specialization Machine Learning
На платформе Coursera существует базовая программа от образовательной технологичной компании DeepLearning.AI и онлайн-подразделения университета Stanford. Программа Machine Learning адаптирована для начинающих, рассказывает о базовых понятиях машинного обучения и прикладном использовании методов для создания реальных программ.
Курс охватывает многие сферы и позволит глубоко погрузиться в тему Machine Learning, позволяя в процессе обучения создать нейронную сеть с помощью TensorFlow.
Программа разбита на три больших курса: контролируемое машинное обучение, расширенные алгоритмы обучения, неуправляемое обучение. Длительность составляет 2 месяца, с расчетом прохождения занятий по 10 часов в неделю.
Онлайн-курс Machine Learning от Hillel
В компьютерной школе Hillel также существует схожий базовый курс, однако он рассчитан на опытных работников IT и инженеров любой специальности. Для обучения необходимо владеть языком программирования Python, знать линейную алгебру, математический анализ и статистику на уровне первокурсника технического учебного заведения.
Программа относится к блоку курсов уровня Advanced, поэтому обучает прикладным техникам подготовки данных, конструированию признаков, выбору типа ML-модели, алгоритмам ее оптимизации и регуляризации, определению метрик для контроля и визуализации результатов.
Студент будет изучать такой стек технологий: Python, NumPy, Matplotlib, Scikit-Learn и Keras. Продолжительность курса составляет 20 занятий по 2 занятия в неделю.
Introduction to Machine Learning for Data Science
Еще один курс с платформы Udemy посвящен теме ML-систем и адаптированный для специалистов Data Scientist. Программа этого курса более короткая и составляет всего 5,5 часов для прохождения. Требует предыдущего опыта и дает глубокое понимание информатики, алгоритмов программирования и работы с данными. Курс поможет разобраться во влиянии машинного обучения на развитие компьютерных технологий, и какие проблемы может решить появление продвинутых систем Machine Learning.
Курс разбит по темам, содержит 62 лекции как вступительные темы с основными понятиями, так и прикладные кейсы по применению машинного обучения для успешной работы с данными. Практические занятия будут строиться на использовании технологий Anaconda Jupyter и Python, а также NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy и Scikit-Learn.
Этот материал содержит ссылки на партнеров — это не влияет на контент и политику редакции, но дает изданию возможность для развития.