Курс «Data science и нейронные сети для новичков»
Компания: Университет искусственного интеллекта
рейтинг:
Язык:
Актуальная программа курса (41 модулей, по данным школы)
- Основы Python
- Синтаксис Python
- Numpy
- Pandas. Часть 1
- Pandas. Часть 2
- Matplotlib и Seaborn
- Функции и модули
- Базовая математика
- Матрицы и функции
- Множества, бинарная логика, комбинаторика
- Теория вероятностей и статистика. Часть 1
- Теория вероятностей и статистика. Часть 2
- Введение в нейронные сети
- Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки
- Свёрточные нейронные сети
- Обработка текстов с помощью нейросетей
- Рекуррентные нейронные сети и одномерные свёрточные сети для обработки текстов
- Нейронные сети для решения задачи регрессии
- Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
- Прямые и свёрточные нейронные сети для обработки аудио сигналов
- Автокодировщики
- Вариационные автокодировщики, генеративные модели на базе автокодировщиков
- Генеративные состязательные сети
- Введение в генетические алгоритмы
- Генетические алгоритмы для обучения нейронных сетей
Кем вы сможете работать
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Data science и нейронные сети для новичков (этот) | Университет искусственного интеллекта | 39 900 ₽ | 9 месяцев | 4.9 | Сертификат | — |
| Профессия Data Analyst | Skillbox (Скиллбокс) | 24 месяца | 5.0 | — | Перейти | |
| Профессия: Data Scientist | Multichain Coding School | 12 000 ₽ | 6 месяцев | 4.3 | — | Перейти |
| Профессия Machine Learning Engineer | Skillbox (Скиллбокс) | 24 месяца | 4.0 | — | Перейти |
Длительность курса
270 дней
Формат обучения
Вебинары, практическое обучение и защита диплома с последующим трудоустройством
Обратная связь
Неограниченное количество консультаций от преподавателя и чат с сокурсниками
Теория и практика
10 часов в неделю 39 теоретических лекций и 39 практических заданий
Чему научитесь
Писать нейронные сети и решать задачи с их помощью
Работать с AI-библиотеками: Keras, PyTorch, TensorFlow
Программировать на Python
Разбираться в матрицах и функциях
Понимать, что такое парсинг и анализ данных
Обрабатывать тексты с помощью нейросетей
Решать задачи регрессии с помощью нейронных сетей
Использовать алгоритмы кластеризации данных
Писать нейронные сети с библиотеками PyTorch и Tensorflow
прямо сейчас!
О курсе
О курсе
Навыки, которые вы получите
Преподаватели курса
Отзывы
Из минусов - за полгода такой объем прорабатывается с трудом. Нейронные сети не обучаются быстро, и это нужно понимать заранее.
По цене - весьма демократично для такого охвата. Плюс университет не жадничает с материалами: открывают лекции со смежных курсов и доступ к AI Community, где за символические деньги можно идти глубже в более специализированные и сложные темы. В общем, если подходить к обучению как к непрерывному процессу - это место под такой подход заточено хорошо.
Стоимость курса довольна демократичная, но есть и дешевле. Правда обучающая программа широкая, выходящая за пределы изначально заявленной. Например, открывая лекции со смежных курсов или из AI Community, за символические деньги можно продолжать погружение в нейронные сети уже более специализированно и углубленно. А прохождение курса в соответствие с парадигмой непрерывного образования ещё больше усиливает желание учиться дальше.
Одно из преимуществ портала в том, что он не от крупных компаний и представляет собой образовательную лицензированную организацию. Основной уклон курса сделан на нейросетевое мышление, при максимальном изучении алгоритмов и нейросетевых задач. В окончании обучения я имел уже внушительное портфолио из выполненных практических заданий. Однозначно буду рекомендовать этот ресурс друзьям, родным и знакомым! Молодцы!
Доступное изложение материала и удобная подача с элементами практики. В будущем хотелось бы больше услышать о библиотеке Tensorflow и разобрать нейронные сети более подробно. Желательно что бы к видео урокам были таймкоды и содержание для более удобной навигации в рамках урока. Эти уроки дополнили мои знания.
Спасибо большое.
Он содержит необходимую базовую информацию о методах решения различных задач с применением ИНС, предоставляет возможность пощупать их, приняв участие в закрытых соревнованиях и обсудить решения с куратором, что является наиболее ценной частью курса.



