Курсы Обучения нейронной сети на Python

Мой выбор!

Нетология

Лучший курс нейронных сетей на Python предлагает школа Нетология. Предусмотрена программа трудоустройства студентов. По ссылке ниже - актуальная программа, условия оплаты и ваша персональная скидка!

Получить скидку!

В течение последних десятилетий машинное обучение оказало огромное влияние на весь мир, и его популярность только набирает обороты. Соответственно, специалисты, которые владеют навыками Machine Learning и работы с нейронными сетями очень востребованы на рынке труда.  В этой статье поделюсь с вами подборкой лучших курсов по нейронным сетям Python. Пройдя обучение в ведущих школах, вы станете действительно востребованным специалистом, труд которого будет оплачиваться в соответствующем эквиваленте!

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ – ЧТО ЭТО ТАКОЕ?

Нейронная сеть – это искусственная модель, представляющая собой подобие человеческого мозга. В ее основе лежит машинное обучение. В отличие от других вычислительных моделей, нейросети ориентированы на биологические принципы. Правила работы нейросетевых алгоритмов не программируются, а вырабатываются в процессе обучения. Это обеспечивает адаптивность моделей к изменениям входных сигналов, включая шумовые воздействия.

Сегодня нейросети считаются одним из наиболее популярных методов машинного обучения (Machine Learning) и используются в различных областях деятельности для решения различных прикладных задач в условиях неполноты входной информации. Соответственно, одной из главных задач специалиста является построение самой модели и дальнейшее ее обучение, контроль работы.

НЕЙРОННОЕ ОБУЧЕНИЕ PYTHON: ЛУЧШИЕ КУРСЫ

НЕТОЛОГИЯ: DEEP LEARNING – Перейти на сайт

Информация о курсе

Первоочередно программа курса от Нетологии ориентирована на студентов, которые уже имеют определенные навыки программирования на Python. Также курс подойдет специалистам по Data Science, инженеров данных. В рамках обучения вы освоите работу с нейронными сетями на профессиональном уровне и сможете серьезно продвинуться по карьерной лестнице.

Важный плюс курса заключается в возможности самостоятельно планировать график своей занятости. Обучение проходит в формате видеоуроков и онлайн-вебинаров, которые будут также доступны и в записи. Упор, конечно же, сделан на практическую составляющую.

Чему вы научитесь:

• Работать с многомерными свёртками;
• Управлять историей;
• Реализовывать NLP с нуля;
• State-of-art сегментации;
• Отличать дескриминатор от генератора;
• Строить языковые модели.

Преимущества:

• Логично построенная образовательная программа;
• Высокое качество теоретической части;
• Большое количество практики;
• Помощь и поддержка на всех этапах обучения;
• Сертификат о прохождении курса;
• Сильный педагогический состав;
• Свой собственный центр развития карьеры;
• Беспроцентная рассрочка платежей.

Недостатки:

• Ограниченное количество мест на курс.

Мой рейтинг – 5,0

• Цена – 5
• Программа – 5
• Преподаватели – 5
• Ценность сертификата – 5
• Трудоустройство – 5

SKILLFACTORY: КУРС ПО НЕЙРОННЫМ СЕТЯМ – Перейти на сайт

Информация о курсе

Вы сможете пройти этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем. Курс познакомит вас с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.

Чему вы научитесь:

• Созданию нейронных сетей для распознавания рукописных цифр на языке Python;
• Созданию модели распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras;
• Распознавать изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети;
• Оптимизации нейронных сетей;
• Особенностям Transfer learning & Fine-tuning;
• Обработке естественного языка (NLP);
• Сегментации и детектированию объектов;
• Созданию агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма;
• Работе с продвинутыми нейронными сетями.

Преимущества:

• Логично построенная образовательная программа;
• Высокое качество теоретической части;
• Большое количество практики;
• Помощь и поддержка на всех этапах обучения;
• Сертификат о прохождении курса;
• Сильный педагогический состав;
• Свой собственный центр развития карьеры;
• Беспроцентная рассрочка платежей.

Недостатки:

• Количество мест на курс строго ограничено.

Мой рейтинг – 5,0

• Цена – 5
• Программа – 5
• Преподаватели – 5
• Ценность сертификата – 5
• Трудоустройство – 5

SKILLFACTORY: MACHINE И DEEP LEARNING – Перейти на сайт

Информация о курсе

Комплексный подход, организованный на курсе Machine Learning Pro + Deep Learning, подойдет для тех, кто хочет прокачаться в программировании глубоких нейронных сетей и моделей машинного обучения. Прохождение курсов потребует базового знания языка Python. В процессе обучения вы освоите все классические алгоритмы машинного обучения — от деревьев до рекомендательных систем, а также научитесь создавать различные нейронные сети. Вас ждут хакатоны и in class соревнования на kaggle.

Программа курса:

• Введение в машинное обучение;
• Методы предобработки данных;
• Регрессия и кластеризация;
• Tree-based алгоритмы: введение в деревья;
• Tree-based алгоритмы: ансамбли;
• Оценка качества алгоритмов;
• Временные ряды в машинном обучении;
• Рекомендательные системы;
• Введение в искусственные нейронные сети;
• Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras);
• Сверточные нейронные сети;
• Оптимизация нейронной сети;
• Transfer learning & Fine-tuning
• Сегментация изображений и детектирование объектов;
• Введение в NLP и Word Embeddings;
• Рекуррентные нейронные сети;
• Reinforcement Learning (обучение с подкреплением).

Преимущества:

• Логично построенная образовательная программа;
• Высокое качество теоретической части;
• Большое количество практики;
• Помощь и поддержка на всех этапах обучения;
• Сертификат о прохождении курса;
• Сильный педагогический состав;
• Беспроцентная рассрочка платежей.

Недостатки:

• Количество мест на курс строго ограничено;
• Ограниченный срок действия скидки на оплату обучения.

Мой рейтинг – 4,8

• Цена – 4
• Программа – 5
• Преподаватели – 5
• Ценность сертификата – 5
• Трудоустройство – 5

OTUS: MACHINE LEARNING. PROFESSIONAL – Перейти на сайт

Информация о курсе

Сразу хочу обратить ваше внимание на то, что для обучения вам понадобится опыт Python на уровне написания собственных функций, а также знание математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики.

Самый главный плюс обучающей программы от OTUS – это внимание к каждому студенту и упор на практическую составляющую. Однако, записываясь на этот курс, нужно быть морально готовыми к тому, что практики здесь будет реально много. Впрочем, минусом этот аспект назвать, конечно же, нельзя.

Чему вы научитесь:

• Продвинутым методам машинного обучения;
• Сбору данных;
• Анализу текстовых данных;
• Работе с рекомендательными системами;
• Основам глубокого обучения (Deep Learning).

Преимущества:

• Качественная теоретическая часть – без воды и занудных тем;
• Большое количество практических заданий;
• Сильный педагогический состав;
• Помощь и поддержка от педагогов на всех этапах;
• Сертификат о прохождении курса.

Недостатки:

• Стоимость курса нужно уточнять по запросу;
• Не предусмотрено содействие в трудоустройстве;
• Не подойдет студентам без опыта.

Мой рейтинг – 4,6

• Цена – 4
• Программа – 5
• Преподаватели – 5
• Ценность сертификата – 5
• Трудоустройство – 4

AI SIMPLE: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ PYTHON – Перейти на сайт

Информация о курсе

Неплохой курс, который хорошо подойдет начинающим специалистам. В состав образовательной программы входит 8 уроков, проходить которые вы сможете в наиболее комфортном для себя темпе. Самое главное требование, которое выдвигают авторы программы – это хорошее знание математики. Если у вас с этим все в порядке, то можете записываться на курс.

Первый урок школа предлагает пройти абсолютно бесплатно. Это – введение в тему искусственного интеллекта. В рамках бесплатного занятия вы также сможете оценить уровень преподавания и сам формат обучения.

Программа курса:

• Введение в ИИ и алгоритмы машинного обучения;
• Искусственный нейрон и алгоритмы обучения НС прямого распространения;
• Решение задачи аппроксимации МНК vs НС прямого распространения;
• Основы программирования на Python без использования библиотек;
• Решение задачи классификации при помощи НС на Python;
• Нейронные сети Кохонена;
• Основы обработки данных для выборки.

Преимущества:

• Программа хорошо подходит новичкам;
• Курс предусматривает практические задания;
• Доступная стоимость обучения;
• Есть возможность онлайн-консультаций с экспертами.

Недостатки:

• Ограниченный срок действия доступа к материалам курса;
• Не предусмотрена рассрочка платежей;
• Нет информации о сертификате.

Мой рейтинг – 4,4

• Цена – 5
• Программа – 4
• Преподаватели – 5
• Ценность сертификата – 4
• Трудоустройство – 4

PYTHON SCHOOL – Перейти на сайт

Информация о курсе

Курс «Нейронные сети на Python» представляет собой прикладные основы наиболее популярного метода Machine Learning, включая всю необходимую теорию и практику по этой области искусственного интеллекта. В программе рассмотрена математическая база современных нейросетевых алгоритмов. В курсе приведены базовые задачи, которые могут быть решены с помощью методов нейросетей: классификация изображений и другие прикладные кейсы распознавания образов. Большое внимание уделено практическому решению задач с использованием нейросетевых методов на языке Python. Курсы по нейронным сетям также содержат материалы по применению сверточных нейросетей в production, в том числе обучение нейронной сети и ее интеграция с другими программными алгоритмами.

На практике вы самостоятельно создадите собственную нейросеть, решив задачи классификации с помощью этой модели машинного обучения. В результате освоения программы курса вы овладеете основными навыками создания веб-сервисов на базе нейросетей и сможете выбрать наилучшую архитектуру нейросети для конкретной бизнес-задачи.

Чему вы научитесь:

• Особенностям работы с нейросетями, машинным обучением и искусственным интеллектом;
• Понимать принципы функционирования нейросетей;
• Эффективно использовать нейросетевые модели в бизнесе;
• Понимать математические основы нейронных сетей;
• Обрабатывать датасеты для подготовки к моделированию;
• Строить собственные модели нейронных сетей;
• Интерпретировать результаты моделирования.

Преимущества:

• Хорошее качество теоретической части;
• Предусмотрены практические задания;
• Поддержка во время прохождения курса.

Недостатки:

• Нет информации о преподавателях;
• Нет информации о сертификате после окончания курса;
• Нет информации о рассрочке.

Мой рейтинг – 4,2

• Цена – 4
• Программа – 5
• Преподаватели – 4
• Ценность сертификата – 4
• Трудоустройство – 4

БЕСПЛАТНЫЕ УРОКИ И МАТЕРИАЛЫ

УРОКИ ОТ SKILLBOX – Перейти на сайт

Информация о курсе

Базовый мини-курс по обучению нейронных сетей предлагает школа Skillbox. Программа включает в себя всего 3 урока, которые находятся в записи. Здесь вы научитесь работать с компьютерным зрением — программой, которая выделяет объекты на изображениях и видео и распознаёт их. Изучите азы Python, познакомитесь с предобученными нейросетями и напишете приложение для анализа информации с камер видеонаблюдения.

Чему вы научитесь:

• Писать несложный код на Python;
• Использовать нейросети для распознавания объектов;
• Обрабатывать изображения и видео с помощью кода;
• Определять качество алгоритмов машинного обучения;
• Массово применять фильтры и добавлять текст на фото и видео с помощью кода;
• Извлекать и структурировать информацию из потока данных;
• Создавать пользовательские приложения на основе алгоритмов Machine Learning.

Преимущества:

• Подходит для новичков;
• Можно просматривать в любое время;
• Доступное изложение теории.

Недостатки:

• Не предусмотрена обратная связь;
• Нет поддержки.

УРОКИ АНДРЕЯ СОЗЫКИНА – Перейти на сайт

Информация о курсе

Курс посвящен практическому применению нейронных сетей с использованием готовых библиотек Keras и TensorFlow. Вы научитесь применять эти библиотеки для решения задач анализа изображений и текстов.

Курс рассчитан на программистов, для понимания не требуются глубокие знания математики. Все примеры в курсе на Python, однако никаких специфических особенностей Python не используется. Если вы умеете программировать на любом языке, то легко поймете примеры кода.

Программа курса:

• Вводный модуль;
• Нейросети для компьютерного зрения;
• Нейросети для анализа текстов;
• Работа с платформой Google Colaboratory.

Преимущества:

• Все уроки в открытом доступе;
• Приступить к обучению можно в любое время.

Недостатки:

• Не подойдет новичкам;
• Нет практических заданий.

ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

Обучение нейронной сети Python – это действительно перспективное направление, освоив которое вы сможете увеличить свой доход в несколько раз. Подбирая лучший курс для обучения работе с нейронными сетями, рекомендую делать выбор в пользу действительно проверенных школ. Лидерами в этом плане являются Нетология и SkillFactory.