Deep Learning — один із методів машинного навчання, який допомагає вирішувати специфічні завдання з обробки великих обсягів даних. Фахівці застосовують цей підхід, коли навчають моделі розпізнавати патерни та здійснювати прогнозування з високою точністю.
Існує багато сфер, де застосовується Deep Learning, як і розгалужень цього підходу. Фахівці, які хочуть опанувати такі знання, повинні розбиратися у темі машинного навчання загалом, а також глибоко розуміти концепції лінійної алгебри, теорії ймовірності, мати досвід програмування. Необхідно добре розбиратися у Python, а також вивчати спеціальні бібліотеки даних — TensorFlow або PyTorch.
Щоб орієнтуватися у навчальних можливостях у сфері Deep Learning та AI ми підготували добірку з курсами для різних рівнів підготовки.
Зміст
Deep Learning 2023: Neural Networks, AI & ChatGPT Bonus
На платформі Udemy передбачений курс, з якого варто починати вивчення теми Deep Learning кожному, хто в цьому зацікавлений. Він містить найбільш актуальну інформацію з найсвіжішими оновленнями та має комплексну структуровану програму, яка охоплює як теорію, наприклад алгоритми глибокого навчання на Python, так і вирішення реальних кейсів (розпізнавання зображень, створення систем рекомендацій і тому подібне). Структура курсу як і навчальні матеріали розділені на дві гілки: про кероване навчання та некероване навчання. Кожен блок концентрується на трьох різних алгоритмах, що створює оптимальну структуру для вивчення Deep Learning.
Щоб долучитися до курсу варто мати достатній рівень підготовки — матеріали програми будуть зрозумілі для тих, хто добре розуміє математику та має базові знання з програмування на Python. Курс достатньо великий, складається з 27 секцій, а це аж 191 лекція тривалістю майже 23 години відео у записі.
Вступна тема присвячена розгляду загальному опису Deep Learning та допомагає опанувати ChatGPT для простішого проходження курсу. Але фішкою курсу є його прикладна спрямованість, адже студенти працюватимуть над розв’язуванням бізнес-проблем реального світу. Наприклад прийдеться вирішити кейс з відтоком клієнтів, застосовуючи алгоритми нейронних мереж або ж навчити модель прогнозувати ціни на акції.
Під час навчання будуть використовуватися Tensorflow і Pytorch — бібліотеки з відкритим кодом для Deep Learning.
Онлайн курс промт інжинірингу та ефективної роботи з ШІ від Powercode Академія
Курс від Powercode Академія розповідає про одну з найвідоміших моделей чат-бота зі штучним інтелектом. Студенти дізнаються про те, як влаштована мовна модель, навчена на засобах Deep Learning і що містить функціонал ChatGPT. Курс не дозволить самостійно писати подібні моделі, але розповість про те як ChatGPT працює, генерує тексти, обробляє мову та перекладає. При цьому курс присвячений реальним кейсам використання ChatGPT, що допоможе опанувати нові знання простіге та ефективніше виконувати повсякденні завдання.
Структура курсу містить відеоуроки, а тому студент може окремо обирати кожен модуль для проходження, не фокусуючись на темах, які йому не цікаві. Програма повністю побудована на практичному підході та допоможе людині будь-якої професії та без необхідного технічного досвіду дізнатися більше про популярний AI-інструмент.
Computer Vision
Онлайн-школа robot_dreams пропонує комплексний курс про те, як навчити нейронні мережі розпізнавати об’єкти на відео. Програма присвячена Machine Learning і Deep Learning, вчить застосовувати бібліотеки NymPy, Matplotlib, OpenCV, TensorFlow та Keras.
Теми розраховані на людей з досвідом, тому оптимально проходити курс для Data Scientist, розробникам Python з досвідом обробки даних, а також айтівцям з суміжних сфер.
Викладач з 6-річним досвідом роботи поділиться реальними кейсами застосування AI-моделей, адже сам реалізував проєкти для різних галузей (фінтех, безпілотні авто, освіта). Експерт допоможе розібратися у базових завданнях комп’ютерного зору: фільтрація, виділення кордонів, кодування, компресія, класифікація, детекція, трекінг та сегментація. А після проходження курсу студенти вмітимуть будувати та навчати нейромережі для власних проєктів.
Окрім лекційних занять передбачені воркшопи та QA-сесії, а фіналом навчання стане виконання курсового проєкту.
Штучний інтелект + Python
На курсі від STEP IT Academy студенту пропонують комплексний підхід до вивчення нейронних мереж на основі мови програмування Python. Оскільки її знання необхідне для опанування Deep Learning, цей курс якнайкраще підходить початківцям в розробці, яким потрібно підтягнути hard skills.
Програма у першій частині містить основні концепції та потужну базу з Python, а другий блок присвячений штучному інтелекту, обробці даних, алгоритмам і комп’ютерному зору. Теорія посилюється розборами практичних кейсів, наприклад побудові механізмів рекомендацій контенту на прикладі Netflix та Spotify. Окремо також розглядатимуться моделі штучного інтелекту для прогнозування доходів і витрат, створення інноваційних стартапів і роботі з даними.
Курс допоможе дізнатися більше про автоматизацію процесів, прогнозування та аналітиці, тому підійде світчерам, які хочуть отримати нові скіли для роботи. Навчання розраховане на 9 місяців з графіком 2 заняття на тиждень.
Deep Learning Specialization
На платформі Coursera є окрема програма з п’яти курсів, яка дозволяє зануритися у тему Deep Learning на професійному рівні. Програма не підійде початківцям, адже вимагає знання Python на середньому рівні (основи, цикли, оператори та структури даних), а також розуміння на базовому рівні лінійної алгебри та machine learning.
Курси розповідають про можливості нейронних мереж і їх використання для розробок передових технологій. Під час навчання використовується бібліотека TensorFlow, концепції розпізнавання мовлення, машинного перекладу, обробки природної мови, синтезу музики та використання чат-ботів.
Програма містить прикладний проєкт, на якому студент навчиться створювати та навчати нейронні мережі, впроваджувати алгоритми оптимізації, працювати над зменшенням помилок у ML-системах, а також застосовувати різні типи навчання.
Навчання триває 3 місяці з інтенсивністю занять 10 годин на тиждень.
Цей матеріал містить посилання на партнерів — це не впливає на контент та політику редакції, проте дає виданню можливості для розвитку.