Data science и нейронные сети на Python

ДОСТОИНСТВА:
Современный подход. Широкий спектр задач. Сопровождение кураторов.
НЕДОСТАТКИ:
Высокая интенсивность обучения. Нужно много времени для проработки нового материала. Нужно рассчитать свое время для образования.Но это можно считать и плюсом.
Я закончила учебный курс Нейронные сети на Python в этой организации. Кроме того, параллельно изучила курс Машинное обучение и Python для анализа данных. В планах изучить курс Python-разработчик, слышала об этом курсе отличные отзывы.
Преимущество для участников курсов, что каждый последующий курс ты можешь приобрести с существенной скидкой. Обучение проходит через вебинары очно, потом их можно прослушать в записи - это очень удобно. Кроме того, поток курса разделяется на группы, для которых закрепляется куратор. Куратор всегда на связи через чат. Для группы проводятся дополнительные вебинары куратором. Вообщем погружение в обучение полное. Обучение интенсивное, порой непросто, потому что каждую неделю дается новая тема. Ее нужно отработать за неделю, выполнить домашнее задание. Кроме того, есть курсовая работа, диплом и устный экзамен. Все серьезно. Если действительно нужно стать специалистом по нейронным сетям или повысить свою квалификацию в этой области, то этот курс позволяет сделать быстрый старт как для новичков, так и получить актуальный опыт по этой тематике продвинутым специалистам.

В этой школе я окончила несколько курсов по:
нейронным сетям на Python;
Python для анализа данных;
машинному обучению;
Python-разработчик.
Почему так много? Потому что на каждый последующий курс дается хорошая скидка) Университет искусственного интеллекта выбирала по отзывам и не ошиблась. Обучение проходит в виде очных вебинаров. Причем позже можно скачать лекции в аудио формате, что удобно.
Весь поток разделен на группы, к каждой приставляется куратор. С ним можно связаться через чат и задать интересующие вопросы. Само обучение интенсивное. Каждую неделю разбирается новая тема, по которой необходимо выполнить дз. В конце курса ждет дипломная и курсовая работы, устный экзамен. Я считаю, что программа подойдет не только новичкам, но и тем, кто уже имеет определенные знания.

Окончил год назад в Университете Искусственного Интеллекта курс «Data Sсience и Нейронные Сети на Python». Было одновременно интересно и сложно. В сумме выполнил около 20 дз по питону, а в заключении успешно сделал курсовую работу и дипломную. Озвучу, что весь курс рассчитан именно на практическую часть, а не теоретическую. Что в итоге позволило освоить:
нейронные сети на базе библиотеки keras;
классические алгоритмы машинного обучения и подготовка данных;
основные понятия о scikit-learn, tensorflow и pytorch.
Приятным бонусом стало получение диплома, который в последствие помог устроиться на высокооплачиваемую работу. Учитывая все плюсы и минусы могу смело рекомендовать школу!

ДОСТОИНСТВА:
Формат преподавания Упор на практику Доступность материала Профессионализм преподавателей
НЕДОСТАТКИ:
нет
Курс нейронные сети на Python является основным в Университете искусственного интеллекта. Курс базовый, поэтому если есть пробелы в математике или программировании, их легко закрыть во время обучения. Преодолевать возникающие трудности помогают кураторы, терпеливо и методично отвечают на все вопросы. Учиться нелегко, так как нужно успевать выполнять домашние задания, изучать дополнительные материалы, если хочешь на самом деле разобраться в нейронках. Огромным плюсом является то, что преподаватели являются практикующими разработчиками, и упор делается не на сухую теорию из учебников, а на применение полученных знаний в проектах. В конце курса нужно сдать курсовой и дипломный проект, сдать экзамен, так что это не диплом за деньги - это серьезное обучение.

Закончил курс только недавно и могу с уверенностью его советовать. Правда, тем кто абсолютно не знаком с Python, рекомендую пройти базовый курс по этому языку программированию. Для новичков будет очень тяжело успевать и осилить в полной мере весь курс. Понравилось, что задачи в практических заданиях максимально приближенные к реальным. Если что-то не выходит, то можно обратиться за помощью к куратору. Кстати, он может помочь и с личным проектам. На потоке было много таких студентов.
Особый респект за возможность выбора уровня сложности по дз: легкий, средний, тяжелый. То есть каждый может выбрать для себя наиболее оптимальный. Слышал, что практики очень мало. Но я не соглашусь, ее предостаточно. После каждой лекции давали несколько заданий, которые необходимо сделать до следующего урока.

В один момент принял решение развиваться в теме нейронных сетей. Было несколько вариантов учебных программ и в итоге выбрал Нейронные сети на Python в Университете Искусственного Интеллекта. Понравилось то, что нет необходимости в математической базе. Хоть я и не новичок и уже работал в C++ и Python, но вспомнить линейную алгебру и статистику не помешало бы. Что и советую тем, кто только хочется записаться на этот курс.
Сама школа новая, но программа построена грамотно, структурировано. Преподавательский состав молодой, но действующие практики, у них есть чему поучиться. Рассказывают не скучно, не так как университетские преподы. Лекции проходят в виде вебинаров, поэтому в ходе занятия можно задавать вопросы. А если все же что-то непонятно, то можно обратиться к наставнику. В целом, поставленной цели я достиг)))

Обучение на курсе «Основы нейронных сетей на Python» позволило мне получить качественную подготовку в области решения ряда практических задач искусственного интеллекта.
Программа курса построена так, чтобы можно за разумный срок овладеть практическими навыками написания нейронных сетей на Python, создания сетей прямого распространения, создания сверточных и реккурентных нейронных сетей, создания автокодировщиков, создания deep learning нейронных сетей, решения задач классификации, распознавания образов и регрессии, решения задач обработки изображений и видео, обработки естественного языка, решения задач предсказания временных рядов и поиска выбросов. Важнейшим пунктом содержания программы является обучение тестированию качества обучения нейронных сетей.
Для обучения была выбрана очень удобная платформа Google Colaboratory и наиболее качественный инструмент создания нейронных сетей – язык программирования Python. Это позволило, не отвлекаясь на вспомогательные вопросы, целиком сосредоточиться на построении нейронных сетей для решения указанных выше задач и ознакомиться с библиотекой Keras, работающей поверх Theano и Tensorflow, а также ознакомиться с визуализацией данных средствами Python.
Важнейшим положительным решением в организации курса явилось создание участниками курса профиля на сайте kaggle.com, участие в соревнованиях на котором высоко ценится работодателями и специалистами в области машинного обучения и Data Science.
Выражаю благодарность преподавателям курса – Андрею Созыкину, который вел вебинары курса, и Анатолию Бобе, куратору группы. Андрей Созыкин очень компактно излагал материал, были подготовлены отличные презентации. Немаловажным моментом была демонстрация решения задач с помощью ноутбуков Google Colaboratory. Анатолий Бобе очень оперативно проверял выполненные задания, давал рекомендации по
Улучшению качества решений и предложить пути решения возникавших сложностей, а на занятиях группы старался дать дополнительную информацию по рассмотренной на вебинаре теме.
Очень правильным решением является выдача выпускнику качественного сертификата и отзыва об участнике курса. Это говорит об особенности обучения в Университете искусственного интеллекта – максимальной помощи в трудоустройстве выпускника курса.
Благодарю также сотрудников Университета искусственного интеллекта Елену Яковлеву, Антонину Белоусову, Александру Сувалкину за оперативно предоставляемую исчерпывающую информацию и качественное решение организационных вопросов.

Курс «Основы нейронных сетей на Питон» оказалcя на редкость полезным. Главное его преимущество – низкий порог вхождения. Освоить курс способен новичок. Не нужны глубокие знания языка программирования «Питон» и математики. Рассматриваемые задачи требуют большой объем вычислений, тяжелый для домашнего компьютера. Однако на курсах показано, как бесплатно арендовать на 12 часов виртуальную машину Google и в десятки раз сократить время счета.
На курсе каждый может выбрать задачу по душе: распознавание, обработка изображений, текста и т. д. С каждым годом время человека дорожает, а машинное время дешевеет. Все больше профессий осваивает компьютер, например профессию водителя автомобиля. Этот курс – первый шаг в будущее.