Дмитрий Романов

Прошел курс по Data Science и нейронным сетям - в целом очень доволен. Уровни сложности выстроены грамотно: материал адаптирован под людей с разной базой, и кривая нарастания сложности действительно плавная, без резких провалов и скачков. Теория подана нормально, но главное - практика. Заданий реально много, и они разные: не одна и та же механика по кругу, а задачи из разных областей и сфер. Ощущение, что тебя прокачивают всесторонне, а не натаскивают на один узкий паттерн.

Учусь уже почти до конца - остался месяц, курсовую сдал, сейчас делаю диплом. Математику дают ровно в том объеме, в котором она нужна, не перегружают. Объясняют как работает Dense слой и не только - именно так, что реально понимаешь, а не просто смотришь. Наш преподаватель Сергей Кузин - это отдельная история, просто невероятно объясняет. Я для сравнения смотрел ролики на ютубе по тем же темам - совсем другой уровень. За время учебы уже сделал несколько рабочих вещей: удаление вотермарок нейронкой, сейчас пишу анализатор качества работы менеджеров по продажам. Нейросети - это реально фантастика, я не ожидал такого эффекта. Планирую брать еще курсы.

Мечтал научиться программировать еще со школы, и курс по Python эту мечту реализовал - причем быстрее, чем я рассчитывал. Был уверен, что первые три месяца уйдут на теорию. Но уже к концу первого месяца мне дали задание написать нейросеть под конкретные параметры - и я с ним справился. До сих пор не верится.

Хотел научиться кодить ещё со школы, и на курсе по Python это наконец случилось - причём гораздо быстрее, чем я ожидал. Думал, минимум три месяца будем сидеть в теории. Но уже в конце первого месяца дали задание написать нейросеть под конкретные параметры - и я справился, что само по себе было приятным шоком.

Начну с маркетинга: заявленное "не нужно знать математику и английский" - прямая ложь. Английский нужен, потому что документация по pandas, seaborn и остальным библиотекам на русском попросту отсутствует. Математика нужна, потому что без неё непонятно даже как работает простейший Dense слой. Это не я придираюсь - это базовая реальность курса, которую скрыли при продаже.

Материал не структурирован, полон ошибок и, судя по всему, переписывается в процессе. Основной курс ведёт Сергей Кузин - с громкими заявлениями в биографии, которые я не смог ни подтвердить, ни опровергнуть. По факту: лектор монотонно зачитывает чужой учебник, а весь код в примерах написан так, будто человек либо никогда не программировал на Python всерьёз, либо давно не видел кодревью. Читаемостью там и не пахнет - раздутые примеры, нулевая структура.

Общим принципам построения нейросетей не учат вообще. Подход такой: повторяй и подбирай решение наугад. О реальных принципах я в итоге узнал сам - из книги, уже после курса.

Домашние задания - отдельный кошмар. Вместо изолированных задач по конкретной теме даже на начальном уровне нужно писать десятистраничные модули, нередко требующие знаний, которые на лекциях вообще не давались. Запуск такого "задания" занимает 5-15 минут, и если что-то ломается - ответа от кураторов ждёшь пару дней. При этом если студент чего-то не понимает, вместо помощи получает предложение ещё раз пересмотреть двухчасовую лекцию. Называют это "поддержкой".

Про трудоустройство: партнёрские компании курса предлагают зарплаты в два-три раза ниже рынка, так что в итоге все ищут работу сами.

За 10 часов с книгой "Deep Learning for Python" я вынес больше, чем за полгода здесь. Не курс, а унизительная трата времени.

Начала со свободного вебинара по нейросетям и Python - тема зацепила, и преподаватель объяснял понятно. После этого решила записаться на полный курс: меняю профессию с маркетинга на IT, так что надеюсь, будет так же полезно. Отдельно понравилось, как работает поддержка - отвечают быстро и по делу, не отписками.

Начал обучение в сентябре 2022-го. Первый месяц - так называемая "песочница", где под руководством тимлида разбирал основы Python и принципы работы нейронных сетей. После этого стартовала стажировка: уже на практике проектировал архитектуры нейронов и гонял эксперименты по улучшению точности моделей.

Программа выстроена так, что человек без опыта в программировании реально может её потянуть - при условии, что готов уделять учёбе хотя бы четыре часа в день. Домашки сопровождаются видеоразборами, что здорово помогает не застревать.

Из плюсов - курс следит за трендами: есть фреймворки для работы с востребованными на рынке архитектурами, добавили блоки по ChatGPT и его дообучению. В целом для старта в ИИ с нуля - вполне рабочий вариант.

Закончила курс по нейронным сетям на Python, параллельно прошла машинное обучение и Python для анализа данных. Подход современный, задачи разнообразные. Поток делится на группы, к каждой прикреплен куратор - он всегда доступен в чате, плюс проводит отдельные вебинары для группы. Погружение реально полное.

По формату: вебинары в прямом эфире, потом можно пересмотреть запись - удобно. Есть курсовая, диплом и устный экзамен, так что все серьезно. Каждый следующий курс можно купить со скидкой, что приятно - планирую взять Python-разработчика.

Но нужно понимать: темп высокий. Каждую неделю новая тема, которую надо отработать и сдать домашнее задание. Времени уходит много, и это надо заранее просчитывать. Хотя с другой стороны - именно за счет этой интенсивности и получается быстрый старт, для новичков в том числе.

Прошел курс по Python - остался доволен. Теория покрывает все нужное, практики достаточно, преподаватели и кураторы объясняют понятно. Но главным для меня оказалась стажировка: работал в настоящей компании над реальным проектом, и это дало куда больше понимания своего уровня, чем любые тесты. Плюс рекомендации от руководства - пригодятся, когда буду устраиваться на работу.

Перепробовал десять школ - эта понравилась больше всего. Материал реально полезный и, что важнее, актуальный. С пониманием тем проблем нет: преподаватели готовы помочь с любым вопросом. В целом всё устраивает, но хотелось бы больше тематических курсов, а не только Python и AI.

Совсем недавно решил углубиться в программирование и начал с бесплатных курсов по питону, математике и алгоритмам. В итоге понял, что самому разбираться долго и сложно, поэтому лучше пройти полный платный курс. Начал изучать рынок предоставляемых услуг и остановился на нескольких онлайн-школах. Пообщавшись с менеджерами которых, взвесив все за и против, выбрал Университет Искусственного Интеллекта. Мое направление называется Data Science, основа которого нейронные сети.
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!

Пожалуй, сильнейшая школа по AI-направлению из тех, что я знаю на сегодня. Прошел большой курс по Data Science, нейронным сетям и машинному обучению, сейчас параллельно учусь на курсе по работе с GPT. Таких программ в России реально больше нигде нет. Формат удаленный, домашние задания в Google Colab, проверка круглосуточная - через нейрокуратора. Отдельно хочу сказать про стажировки: это не для галочки, а настоящий рабочий опыт, который реально пригодится.

Учусь на курсе по Data Science, нейронным сетям и машинному обучению - в целом доволен. Теоретические материалы сжатые и понятные, без воды, практические задания разноуровневые, и что важно - навыки реально получается применять в работе уже в процессе учебы, не дожидаясь диплома. Особенно нравятся семинары в УИИ: там показывают конкретные направления, куда эти навыки можно двигать дальше. Кураторы отзывчивые и по делу - поддержка нормальная. Тем, кто интересуется темой ИИ, курсы Университета искусственного интеллекта рекомендую.

Учусь уже больше года, в целом всё устраивает.

По контенту - материалов хватает с запасом. Есть обязательный минимум заданий для диплома, но сверх того доступно много дополнительных исходников в Colab. В курсе разбирают устройство нейросетей и подходы к их реальному применению под разные задачи, есть видеолекции.

Поддержка работает нормально, хотя всё зависит от конкретного человека, который берётся за твой вопрос. При наплыве вопросов бывают задержки, но без ответа не оставляют.

Учебная часть идёт навстречу - перерыв или дополнительное время на задание дают без проблем.

По цене: на мой взгляд, соответствует тому, что получаешь.

Один важный момент для тех, кто собирается поступать: без опыта в Python и понимания ООП будет тяжело. Высшая математика там присутствует всерьёз, а применение методов ИИ к прикладным задачам требует хорошего знания предметной области. И английский нужен - вся документация на нём.

До поступления я никогда не программировал - вообще ни дня. Поэтому могу сказать: заходить сюда без технического бэкграунда реально. Сначала дают Python с нуля, потом переходят к нейронным сетям - всё последовательно, всё необходимое есть.

Из того, что прямо зацепило: система домашних заданий разбита на 4 уровня сложности (Ultra Lite, Lite, Pro, Ultra Pro), причём Ultra Pro - это уже полноценные проекты для портфолио. Плюс примерно с середины курса начинается работа над дипломным проектом - многие приходят с уже готовой идеей и доводят её в процессе учёбы.

Кураторская поддержка - реально быстрая. У меня дольше 7-10 минут ждать не приходилось, объясняют подробно, не бросают. Организационные вопросы - отдельная учебная часть, там тоже помогут. Сама платформа удобная: рейтинг студентов по баллам за задания, доп. материалы, вебинары, онлайн-разборы домашних заданий с возможностью задать вопрос куратору. Ну и студенческий чат в Telegram - живой, там реально помогают.

Лёгким курс не назову, но это честно. Ещё бонус, который не очевидно: можно скооперироваться с однокурсниками и участвовать в хакатонах - некоторые даже призовые места берут.

Прошел курс по Data Science, машинному обучению и нейронным сетям - в целом очень доволен. Теория в видеоуроках подается понятно и доступно, практику тоже показывают. Дополнительных материалов дают очень много - это приятно. На стажировке понравилось разнообразие направлений внутри курса, а если нужно что-то сверх программы - открывают доступ по запросу. Кураторская поддержка радует, домашние задания интересные, не формальные.

Главное, что меня приятно удивило - это адаптивность программы. Причем я говорю не о том, что университет учитывает запросы конкретного потока (хотя это тоже есть), а о другом: курс реально менялся и дополнялся в процессе, так что в итоге я получил заметно больше того, за что платил. Это честно.

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.

Прошел курс по основам нейронных сетей - и остался очень доволен. Программа реально плотная: сети прямого распространения, свёрточные, рекуррентные, автокодировщики, deep learning, классификация, обработка изображений и видео, NLP, временные ряды. Причем всё это на практике, а не в теории ради теории. Работали в Google Colaboratory - удобно тем, что не нужно тратить время на настройку окружения и можно сразу писать код. Через Keras познакомился с Theano и TensorFlow, плюс разобрался с визуализацией данных средствами Python.

Отдельно понравилось, что курс ориентирован на трудоустройство: создавали профиль на kaggle.com и участвовали в соревнованиях - это реальный сигнал для работодателей в ML и Data Science. Сертификат и письменный отзыв об участнике тоже добавляют конкретики при поиске работы.

Андрей Созыкин вёл вебинары очень компактно, без воды - презентации были хорошо подготовлены, задачи демонстрировал прямо в ноутбуках Colaboratory. Куратор группы Анатолий Бобе проверял задания оперативно, давал конкретные рекомендации по улучшению решений и помогал разобраться со сложностями. На занятиях группы всегда добавлял что-то сверх вебинара. Организационные вопросы тоже решались быстро - Елена Яковлева, Антонина Белоусова и Александра Сувалкина всегда отвечали исчерпывающе.

Хороший курс для начинающих знакомство с нейронными сетями и планирующих делать карьеру в области искусственного интеллекта.
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.

Проходил курс по нейронным сетям на Python в Университете искусственного интеллекта. Это базовый курс, и если есть пробелы в математике или программировании - не страшно, их можно закрыть по ходу. Кураторы помогают разбираться с трудностями: терпеливо, без спешки, на вопросы отвечают по существу. Легким обучение не назову - нужно успевать и с домашками, и с дополнительными материалами, если хочешь действительно понять нейронки, а не просто прослушать. Хорошо, что преподаватели - практикующие разработчики, поэтому упор не на теорию из учебников, а на то, как это реально применяется в проектах. В конце - курсовой, дипломный проект и экзамен. Диплом за деньги тут не купишь, надо работать.

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!

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 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.

На курсе были рассмотрены все основные задачи, решаемые при помощи нейронных сетей - компьютерное зрение, обработка текстов, распознавание речи и аудио-сигналов, прогнозирование временных рядов, генеративные сети для задач машинного творчества - изображения, текст, аудио, чат-боты. Думаю, что самостоятельно сделать такой обзор - это очень трудоемкая задача. А здесь вебинар каждую неделю по новой теме, консультация куратора + дополнительные занятия для группы для углубления темы. Консультации в чате, все материалы занятий доступны - записи, блокноты, базы данных. Обучение практико-ориентированное. Преподаватели курса в тренде развития искусственного интеллекта в мире. По объему предлагаемого материала для изучения этот курс вне конкуренции!

Всем привет! Мне 44 года, последние несколько лет активно менял квалификацию. Параллельно с учебой в вузе выбрал курсы по Data Science, нейронным сетям, машинному обучению и ИИ. В итоге защитился на красный диплом - тема была про практическое применение нейронных сетей в агропромышленном комплексе. Уже нашел подходящую работу по этому направлению. Всем удачи и карьерного роста!

Шел на курс с конкретной целью - понять, как работают нейронные сети. Цель достигнута, курс с этим справился. Белых пятен ещё хватает, но это уже закрывается практикой, не претензия. Единственное, что реально мешало - монотонный голос ведущего. Не катастрофа, но один раз я честно заснул прямо за экраном. После окончания решил записаться к этим же ребятам на полугодовой курс, чтобы копнуть тему глубже - это, наверное, лучший показатель того, что в целом всё устроило.

Самым приятным удивлением для меня было - адаптивность программы этого курса. То есть программа университета ориентирована под определенные запросы студентов. Так что любой в конце обучения получит необходимые знания, научиться решать задачи максимально приближенные к реальным. Меня порадовало, что программа постоянно совершенствовалась, так что в итоге я получил больше того, за что заплатил.
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.

Сейчас прохожу программу по Data Science, нейронным сетям и машинному обучению в Университете Искусственного Интеллекта. Обучение нравится - всё выстроено от простого к сложному, без резких скачков. Благодаря курсу разобрался, как на самом деле работают нейронные сети, и освоил Python - чего до этого не мог сказать о себе. Структура каждого занятия такая: сначала теория, потом практика, потом домашнее задание или тест по теме, причём задания с разным уровнем сложности. Все 40 заданий уже прошёл, остался только диплом.

С 22 декабря 2020 г. посещал 3-х дневный курс по ИИ - "Интенсив". Интересная форма обучения - здесь не только презентация, но и показ, как это работает в "живой" системе. А самое главное, в курс обучения включены домашние задания. При этом слушатели не остаются один на один с достаточно сложным материалом домашних заданий, а для всех организована оперативная поддержка кураторами. В общем, процесс обучения выстроен на "отлично". За три дня курс дает возможность получить не только обзор достижений ИИ, а познакомиться с нейронными сетями, пощупать их, так сказать, "изнутри". Объем обучения курса уменьшать не следует. Сумбура нет. Материал упорядочен. Курс лично для меня был чрезвычайно важен с плане принятия решений по дальнейшему моему карьерному пути. Рекомендую. С УИИ продолжу взаимодействовать. Иван.

Прохожу курс по нейронным сетям в УИИ - в целом доволен. Тем, кто только начинает, советую сначала закрыть Python (сейчас он тоже есть в УИИ, так что проблем нет). Материал подается понятно, задания в каждой теме идут с нарастающей сложностью - это реально помогает не тонуть в теме. Кураторы отвечают быстро, рассрочка есть, плюс школа помогает с трудоустройством после обучения. Из пожеланий - не хватает сквозного электронного учебника с разбором алгоритмов решения разных задач по нейронным сетям и ссылками на книги и статьи для тех, кто хочет копнуть глубже самостоятельно.

Поступил на курс "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект" в сентябре 2021-го - для меня это попытка сменить направление и найти новую работу. Обучение ещё продолжается, поэтому итоговый результат оценить сложно.

По структуре: около 40 уроков плюс аттестация и дипломная работа. Каждый урок - одна тема, 1-2 видеолекции с разбором кода в Google Colab и четыре варианта домашних заданий разной сложности (от совсем лёгкого до UltraPro). На самом бюджетном тарифе для аттестации достаточно сдать Light, но если подходить всерьёз - я бы советовал делать все четыре. Я именно так и делаю, из-за чего в отведённую неделю на тему не укладываюсь. С работой и семьёй некоторые блоки растягиваются на месяц. Вот здесь и вылезает неприятный момент: поддержка сверх оговоренных сроков - это уже за отдельные деньги.

Что по знаниям - они реально идут. Я могу писать код на Python (пусть и с заглядыванием в справочники), понимаю, как строятся нейронные сети, самостоятельно готовил данные для них в ДЗ. Уровень материала, на мой взгляд, достаточно продвинутый - в курсе используются теория вероятностей, матрицы, дифференцирование, так что без базы в математике будет тяжело. Куратора отвечают быстро, рабочие вопросы решаются оперативно.

Один момент, который меня немного напрягает: проверка домашних заданий местами хромает. Я просматривал работы других студентов - такая возможность есть - и встречал откровенные косяки, которые кураторы пропустили. Может, я придираюсь, но всё же.

В целом обучение рекомендую - особенно тем, кто понимает, что технологии AI никуда не денутся, и хочет разобраться, как это работает изнутри. Просто рассчитывайте время с запасом, если совмещаете с работой.

Учусь по направлению Data Science - нейронные сети, машинное обучение, ИИ. Заданий много, и они реально интересные, не для галочки. Практики достаточно, чтобы почувствовать, что разбираешься в теме. Поддержка работает хорошо: вопросы решают быстро, не отписками.

Учусь меньше двух месяцев на Data Science с нейронными сетями - иногда реально хочется всё бросить, тема реально мозг ломает и требует кучи времени. Но преподаватели объясняют нормально, вопросов не остаётся. Ну и деньги уплачены, так что продолжаю.

Позитивные отзывы здесь явно пишут сами менеджеры. Курс - развод для тех, кто ничего не знает и клюнул на обещания крутых зарплат. Я пришел с уже имея опыт в разработке, и после первых нескольких лекций просто офигел: преподаватели сами кодить толком не умеют, а берутся учить других. Кураторы ни в чем не помогают. Маркетинга и громких слов - море, реального содержания нет. Само название "университет" - чистый маркетинг, по факту обычное ООО. Через пару месяцев начал сам искать нужные ресурсы, сообщества, материалы - и только убеждался, что эта школа живет в каком-то своем параллельном мире, совершенно оторванном от реальной разработки. Деньги жалко.

На данный момент отучился 2 месяца – и меня все устраивает. Устраивает форма преподавания, подача материала , организация занятий и способ решения заданий. Никто не говорил, что будет легко, поэтому иногда приходится искать какой-то дополнительный учебный материал в качестве альтернативной точки зрения на определенную тему (в основном для решения более сложных заданий)... Но, это, как правило, идет только на пользу!
Насколько я успел заметить, старые лекции заменяются на более качественные и более подробные.Учебная платформа тоже обновляется в лучшую сторону.
При проверке домашних заданий очень помогает и мотивирует поддержка кураторов в виде комментариев о проделанной работе!
В целом – университет предлагает отличную программу! У тех, кто действительно хочет учиться, непреодалимых трудностей в процессе обучения точно не возникнет!

Проходил курс по Data Science и нейронным сетям на Python. Домашки давались непросто, зато задания были привязаны к реальным вещам - например, подсчет финансовых расходов за месяц. В начале почти всё делал с куратором, постепенно начал справляться сам. Главное, чем горжусь - дипломная работа: разработал нейронную сеть, которая оценивает стоимость аренды квартиры по 2-3 фотографиям и параметрам площади. С трудоустройством реально помогают - сейчас прохожу стажировку.

Курсы разработаны практикующими программистами - и это чувствуется: разбираются именно те тонкости, которые реально нужны. Легко не было: семья, работа и учеба одновременно - то ещё испытание. Но оно того стоит. Теперь воплощаю собственные задумки по созданию роботов, и этот курс стал для меня решающим толчком.

Особенно зацепили GAN-ы - генеративно-состязательные нейронные сети. Они могут генерировать и картины, и музыку, и это реально надо видеть - творчество машины производит впечатление. Как финальную наработку сделал демонстрацию восстановления изображения: исходник, уменьшенная в 4 раза версия и восстановленный GAN-ом результат. Нейросеть дорисовала детали - зрачок, мелкие элементы - и это уже моя собственная работа. Вот что значит "оказывается, я всё же могу".

Преподавателям и кураторам - отдельное спасибо, огонь команда.

Понравилось, что сотрудники реагируют на вопросы без долгих ожиданий - не приходится неделями ждать ответа. Сама среда располагает к тому, чтобы пробовать что-то новое и не бояться экспериментировать. Знаний дают столько, что их реально можно применить на практике, а не просто "прослушать курс и забыть".

Учусь на курсе "Data-science и нейронные сети для новичков", тариф основной, обучение рассчитано примерно на семь месяцев - сейчас где-то на середине. Долго колебалась перед покупкой, даже после бесплатных интенсивов: цена всё-таки ощутимая. В итоге решила, что это вложение в себя, и купила. Пока ни разу не пожалела - ожидания оправдались полностью. Спикеры грамотные, материал знают хорошо, кураторы реально помогают когда что-то не идёт. Отдельно порадовало, что домашние задания проверяют - без этого, честно говоря, я бы их не делала. Хорошо, что всё-таки решилась.

Что меня потрясло в этом курсе, так это объём материала. Мало его точно не будет! Придётся даже выбирать, во что погружаться глубже, а что пока оставить на базовом уровне. Такой выбор имеется и по участию в лабораториях, решающих конкретные задачи от партнёров университета (чем не стажировка!), или ведущие научные разработки университета. Кроме того, на моём потоке можно было выбрать уровень сложности заданий от самого лёгкого, позволяющем воспроизвести что-то похожее в похожей ситуации, до реализации целого проекта с постановкой задачи, поиском базы, моделированием и обучением собственной нейронной сети.

Тоже сейчас на курсе, негативного пока не замечаю. Структура такая: сначала лекция, потом задания - и к следующему блоку можно перейти только решив хотя бы первые два. Первое из них (Ultra light) почти копируется из лекции, но всё равно заставляет думать, а не просто переписывать - это помогает лучше уложить материал. Есть задачи, которые без подсказки куратора реально не решить - не потому что сложно по сути, а потому что непонятно само условие, что именно имелось в виду. Но кураторы в чате объясняют нормально, без снисхождения. Одно такое задание было про производную - разобрались.

Ещё замечаю, что в общем чате сам начинаю отвечать на вопросы однокурсников - не решаю за них, а подталкиваю к мысли. Получается, параллельно прокачивается и умение объяснять, и навык правильно сформулировать вопрос, и работа с гуглом - когда ищешь похожие задачи и адаптируешь под свою.

Игры бросил полностью - теперь интереснее дождаться оценки за домашнее задание. Прошел пока только четверть курса, блоки по математике даются с трудом (в школе она у меня не шла), но понимаю, что без упорства тут никак. Зато теперь знаю, что такое дисперсия и среднеквадратичное отклонение - пришлось разобраться :)

Тем, кто ещё сомневается - я сам долго колебался. В итоге попросил контакты действующих студентов и поговорил с ними напрямую, спросил всё что интересовало. После этого разговора на 90% убедился, что преподавание серьёзное, а не для галочки.

В какой-то момент решил развиваться в теме нейронных сетей - выбирал из нескольких программ и в итоге остановился на курсе "Нейронные сети на Python" в Университете Искусственного Интеллекта. Подкупило то, что жёсткой математической базы не требуется. Я сам не новичок, работал с C++ и Python, но освежить линейную алгебру и статистику всё равно было бы не лишним - советую тем, кто только собирается записываться, заранее это учесть. Школа молодая, но программа выстроена структурно и по делу. Преподаватели тоже молодые, зато действующие практики - есть что перенять. Объясняют живо, без той унылости, которая бывает у университетских лекторов. Занятия идут в формате вебинаров, так что вопросы можно задавать прямо в ходе урока, ну а если что-то осталось непонятным - можно обратиться к наставнику. В целом цели своей я достиг)

На курсе "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект" есть три разновидности обучения:
начальный уровень , средний, профессиональный.
Я обучалась на среднем уровне( Light).
На прохождение одного занятия и добросовестного выполнения домашней работы у меня уходила неделя минимум. И одновременно я понимала что полученные знания очень поверхностны. Я безнадежно отстала по времени отведенного программой.
Все домашние задания я выполняла на высший был -10 баллов Но это отнимало неоправданно много времени. С учетом такой скудной теоретической базы и столь короткого периода времени, отведенного на обучение.
Университет рассчитал мне сумму к возврату, исходя из открытых занятий. Дополнительно удержал 5% от стоимости обучения (банковские расходы )+ проценты по кредиту в случае возврата за мой счет . Заявление отправила 06.12.2021. На сегодня 20.12.2021 жду возврат. Деньги по договору университет имеет право перечислить в течении 30 дней.
Ощущение, что меня нагло ввели в заблуждение не покидает меня.
Почитала отзывы и утвердилась в своем мнении, мамочка 13 летнего ребенка жалуется на университет в отзывах на Яндексе. Продать курс "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект" ребенку 13 лет, ничего святого....
На днях получила от них письмо, в ответ на мое уточнение даты возврата мизерных остатков от моих расходов на обучение. Вот ответ этой сомнительной организации:
20.12.2021, 18:12, "Университет Искусственного Интеллекта" :
Юлия Александровна, здравствуйте! Университет подтверждает свою готовность осуществить возврат денежных средств по договору. Однако в настоящее время, происходит задержка в проведении платежей. Университет приносит Вам свои глубочайшие извинения. При всем нашем желании, обозначить точную дату на данный момент не сможем, возможно, срок возврата может затянуться до 4-х месяцев. Стараемся разрешить данный вопрос оперативно, предупреждаем об этом заранее. После того, как возврат будет осуществлен, отправим Вам платежное поручение. Ожидайте, пожалуйста, еще раз приносим Вам свои глубочайшие извинения. Желаем Вам хорошего вечера!

Подаем коллективную жалобу в Роспотребнадзор и иск в суд. Приглашаю присоединиться пострадавших от этой сомнительной организации.

Наткнулся на рекламу случайно, решил попробовать бесплатный интенсив - и не пожалел. До этого пытался учить Python сам, но бросил: не было понимания, зачем мне это вообще нужно. Интенсив как раз помог с этим разобраться. Теперь знаю, где буду учиться дальше.

Прошел курсы ИИ с целью создать свою торговую систему а также в целом узнать больше о современом состоянии ИИ. В результате обучения основную цель достигнуть в целом удалось - сейчас пробую запустить систему на практике. Я брал курс с поддержкой куратора и был очень рад возможности консультироваться по сложным вопросам и по скайпу и в вотсапе в любое время.

Сейчас надеюсь, что полученный диплом УИИ станет отличным подспорьем при переезде в Лондон - финансовую столицу Европы, о чем мечтал очень давно.

Окончила в Университете Искусственного Интеллекта курс «Data Science и нейронные сети на Python». После окончания курса сотрудники компании помогли с трудоустройством.
Курс очень насыщенный, были рассмотрены все основные задачи, решаемые при помощи нейронных сетей. В УИИ так же есть дополнительные курсы по углубленному изучению конкретных тем.
Очень отзывчивый отдел по организации обучения и поддержки студентов. Всегда очень оперативно решали все возникающие у меня во время обучения вопросы.
Не могу сказать от лица тех у кого нет высшего технического или математического образования и тех кто не знает английского, а также нет опыта в программировании, но одно могу сказать точно - в обучении всё вышеперечисленное мне сильно пригодилось.
Выполнение домашних заданий, курсовой и написание диплома занимают реально много времени, а если много времени не уделять - обучение бесполезно. Так что если вы работаете, то записываясь на курс можете забыть про личное время - будет только работа и учеба.
В целом обучением я осталась довольна. По поводу трудоустройства - оно вполне реально, но тут нужно учитывать один момент, если вы разработчик с опытом и привыкли к большой заплате, то тут ждет разочарование в виде зарплаты уровня junior... так как весь вас предыдущий опыт учитываться не будет и вы просто будете соискателем без опыта работы.
Если вы студент технического вуза или только начинаете карьеру в IT, то курс именно для вас! В остальных же случаях нужно подумать о том на что вы готовы ради смены профессии.

Ещё на трёхдневном интенсиве Дмитрий Романов просто и доступно объяснил принципы и перспективы работы нейронных сетей и у меня сражу же развеялись все сомнения. Я ещё раньше интересовался этой темой, но если до интенсива просто читал статейки, то после понял - однозначно, это моё!
Сейчас даже интересно наблюдать, как начала менятся моя жизнь в процессе обучения. Шаг за шагом постигаются истины основных принципов написания кодов для нейросетей. Каждое домашнее задание воспринимается как маленькая победа над собой: иногда приходится долго разбираться что не так, но когда всё заработает - это неповторимое чувство :). Сейчас дошёл до векторной и матричной математики, потом будет теория вероятности... В школе и институте всё это было нудным и скучным, а сейчас в этом есть огромный смысл!
С моей точки зрения, курс выстроен очень грамотно! С нетерпением жду того момента, когда дойду до стадии написания дипломного проекта!

Здравствуйте!

Раньше я интересовался программированием, читал по программированию много разных книг. Но практики никакой. Поступил в Университет Искусственного Интелекта, (дальше УИИ), изначально для получения опыта в программировании, об искусственном интелекте не могло быть и речи, так как для меня эта тема была из области фантастики. Я даже не ожидал такого эффекта от обучения в УИИ. Поступил на курс, который сначала обучает программированию с нуля, и обучает искусственному интелекту тоже с нуля. Методика обучения выше всяких похвал: на уроках демонстрируют полностью рабочий код, затем этот код раскладывают по полочкам до такой степени, что "не захочешь - поймешь". Но и самое не важное - ты понимаешь, что этим самым создаешь мозги для машины, которая отвечает на вопросы, выбирает нужное изображение, предсказывает и т.д. Со временем программирование "отошло немного в сторону", а основное внимание заняло основы понимания создания искусственного интелекта. Еще раз повторюсь, при таком подходе к обучению - тема искусственного интелекта зашла на Ура. Коммуникация с учебной частью, с кураторами - постоянно, есть вопрос - есть ответ. Бывают задержки, и я считаю, что это естественно - учатся люди со всех бывших республик СССР, встречал в чатах писавших людей из Европы. Но ответы приходят, и о Вас никто не забывает. Организационные вопросы решаются тоже быстро и качетвенно. Я сам из неспокойной территории Юго-Востока Украины, из Дебальцево, бывшей Донецкой области Украины, но даже при моих условиях я смог закончить обучение в УИИ и вскоре получить диплом, а все благодаря слаженной работе УИИ.

Во время обучения студенты общаются в чате, и вот там знакомишься с разными людьми, темы общения разные, но в основном о теме обучения. Встречаются люди которые очень компетентны в вопросах программирования и искусственного интелекта, читаешь и поражаешься их познаниями. Также о совершенствовании УИИ, директор, Дмитрий Романов, развивает свое детище постоянно и не стоит на месте. И все это общение создает атмосферу, в которой тебе хочется совершенствоваться, сделать что-то своими руками, хочется и себя как-то проявить. И вот для этого есть Дипломный проэкт, в котором я решил хоть немного показать, что я тоже что-то умею. Я выбрал тему игры в карты с компьютером, своего рода какое-то взаимодейсвие человека и машины. До поступления в УИИ, я и понятия не имел, что такое может быть, и тем более что можно сделать своими руками. И результат - я играю в карты с компьютером! Обалдеть! Но всеравно для достижения мне потребовалось и трудолюбие, и усердие, и упертость и цель. При написании дипломного проекта было и не раз моменты когда хотелось все бросить, ведь тебя никто не заставляет этого делать. Но с проблемой ты один не остаешься - тебе помогает УИИ, постоянный опрос из учебной части - "нужна ли консультация с куратором по дипломному проекту", тебе назначают знающего человека на все время написания диплома и ты у него спрашиваешь в чате, так не понятно встречаешься в zoomе, но и прежде всего нужно это хотеть и добиваться самому. Ведь и при таких условиях бывает тупик, вроде бы все понимаешь, все рассказали, а вот не получается и тогда я делал паузу. И Вы не представляете, и я не представляю, но решение само приходит в голову и оно зачастую очень простое. Поэтому совет поступившим - не опускайте руки, не сдавайтесь. А когда Вы дойдете до конца Вы "увидите победу".Все трудности забываются, остается опыт - ведь опыт, сын ошибок трудных.

Дальше я хочу все свои полученные знания применить профессионально, вообще перепрофилироваться (это уже следующий дипломный проект, как это сделать, ведь все не так просто), и я не сомниваюсь, что в этом вопросе мне поможет как всегда ребята из Университета Искусственного Интелекта.

Еще очень жалею, что обучение кончилось. Скажете :"Заново на другой курс поступи и учись". Но мой ответ таков - нужно эти знания направить в профессиональное русло, а здесь как всегда чего-то не знаешь, и вот тут как во время обучения, спрашиваешь о своей трудности у куратора, точно также обращаешься в УИИ и я больше чем уверен, они будут рядом, они помогут.

Спасибо Вам всем кто работает в Университете Искусственного Интелекта, и Дмитрию Романову, который основал это учреждение и отрыл мне глаза на основы искусственного интелекта, Сергею Кузину - который проводил занятия, в которых он разжевывал нам тему за темой, Учебной части - нет проблем с организационной частью обучения, ребятам Кураторам, которые несут тяжкий груз объяснения и ответов на вопросы начинающим, да и еще со своим складом ума.

Спасибо Вам!!! С уважением Андрей!!!

С июля 2020 по май 2021 я проходил обучение в Университете искусственного интеллекта. Темой искусственного интеллекта заинтересовался еще в 2019, но знания из интернета и статей на эту тему, которые я пытался получить самостоятельно, были разрозненными, обрывочными и не складывались в общую картину. Одним словом, если пытаться разобраться в ИИ самому, ничего об этом ранее не зная, то скоро в голове будет хаос. Структурировать этот хаос, разложить все по полочкам и построить правильный процесс изучения Data Science, начиная с самых элементарных вещей, мне как раз помогли курсы Университета. В процессе обучения я познакомился с основными подходами в разработке моделей нейронных сетей, а благодаря объемным домашним заданиям получил хороший практический опыт. Конечно, в рамках курса разбираются не все темы, например трансформеры и механизм внимания выходят за пределы курса, но я сильно сомневаюсь, что в 6-месячный курс получилось бы запихнуть все что есть в такой обширной сфере как Data Science. Главное, что на полученной в Университете базе мне легче дальше изучать и разбираться углубленно в интересующих меня вопросах. По самому процессу обучения никаких претензий у меня не возникло, на видеолекциях преподаватели разбирали темы достаточно подробно, при необходимости отвечали на вопросы прямо по ходу урока. Кураторская поддержка тоже порадовала скоростью ответа, несколько раз они мне хорошо помогли разобрать проблемные моменты. Учиться было сложно, но очень интересно. Считаю, что цена за курс вполне оправдана, и собираюсь дальше изучать углубленные курсы в Университете. Всем сомневающимся однозначно рекомендую. Авторам негативных отзывов, с которыми я предварительно ознакомился прежде чем писать здесь свой, хочется сказать следующее: в любом деле достижение результата на 90% зависит от вас, и только на 10% от внешних факторов. Невозможно стать мастером кунг-фу, не прилагая усилий, или прилагая половину усилий. Data Science, как и любая другая профессиональная область, не является исключением и требует полной отдачи ваших сил и времени. Желаю всем успехов в обучении и повышении уровня своего личного мастерства.

Прохожу обучение с августа 2020 года по программе "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект". Думаю, что завершу курс в августе 2021. Впечатления в целом положительные, получил, то чего примерно ожидал и о своем решении поступить в УИИ не жалею. Моей главной целью было ознакомиться с компетенциями в области искусственного интеллекта и я это получил и уже начал применять в своей работе. Теперь о наверное самых злободневных вопросах: 1. Какой должен быть уровень подготовки для успешного прохождения курса? Я считаю, что, если Вы с информационными технологиями и программированием не на ТЫ, то Вам будет крайне тяжело на курсе и Вас может спасти разве-что большой талант, о котором Вы не знали. Поэтому, условно говоря, работягам, гуманитариям и представителям профессий не связанных плотно с ИТ рекомендую вначале попробовать свои силы в бесплатных курсах, например, по Python и проверить есть ли способности писать программы и работать с информацией. У меня с этим проблем нет, поскольку я окончил технический ВУЗ по специальности Выч. машины, комплексы, системы и сети, работаю в науке и в образовании в той же сфере, доктор технических наук). Следует отметить, что уровень прохождения курса интенсивный и домашняя работа забирает довольно солидную часть времени, чтобы подумать и поэкспериментировать. Поэтому из-за сильной занятости (работа, семья) не все успеваю и где-то делаю по минимуму (не потому, что не могу....). Что хорошо, есть возможность заморозить учебу на время, чем я неоднократно пользовался. 2. Как с трудоустройством? У меня такая задача не стоит, поскольку я загружен работой более чем... Я не исключаю, что эта тема может меня завлечь настолько, что я переключусь на работу в эту область со временем. В любом случае, все Ваши достижения в УИИ фиксируются в резюме и тут уж кто как себя проявит). То, что ИИ сейчас актуален - объективная реальность. 3. Дорого ли?... Как работник в сфере образования считаю, что для объема курса цена вполне адекватная... люди стараются, обрабатывают контент, преподносят его, придумывают задание, проверяют, учеба длится почти год.... Вот примерно, так)

Я завершаю обучение на курсе «Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект». Осталось буквально пара занятий и диплом. Думаю, уже можно поделиться не только впечатлениями, но и определенными выводами. Прежде всего, УИИ прекрасно удается донести ценность изучения искусственного интеллекта. Преподаватели не теоретизируют, приводят примеры своих, конкретных разработок. Сначала, конечно, кажется, что объем информации невозможно освоить за 3—4 часа в неделю, но примерно в середине курса становится легче. Ты начинаешь замечать общие принципы, подходы, алгоритм эффективных действий. А дальше происходит самое удивительное. Ты начинаешь ловить себя на мысли, что пытаешься представить решение любой задачи с помощью нейронных сетей. Нужно оперативно проанализировать большой объём обновляемой информации из десятка источников, визуализировать статистику, автоматизировать рутину? Достаточен ли датасет, смогу ли научить нейронку и как много людей пытаются решить такую же задачу, чтобы в дальнейшем монетизировать свой проект? Главное достоинство курса, на мой взгляд, именно в расширении кругозора. Станете ли вы разработчиком, конечно, зависит только от вас и от количества времени, которое вы готовы посвятить обучению. Но в университете дают не только необходимую базу (направления развития), но и помогают не «выгорать» в процессе.

Обучались языку python одновременно с товарищем, но только я в Терре, а он в по сливам сразу нескольких онлайн школ. Попутно сравнивали свои впечатления в созвонах и решениях задачек. tbh, в Терре лучше. Да, я в отличие от друга заплатил денег. Но получил и материал насыщеннее, и поддержку по разным вопросам. Этого у сливов не будет никогда. И пока он искал инфу на формумах, я общался с поддержкой и быстро выяснял желаемое. Поэтому обучением доволен.

В университете Обучаюсь с мая 2023 г. по настоящее время на курсе "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект"
Изучаю язык программирования Python в рамках курса обучения, до этого был опыт программирования АСУТП, но с Python столкнулся в первый раз и как оказалось он хорошо приспособлен для работы с Нейронными сетями.
Основное внимание в курсе уделено навыкам создания и обучения нейронных сетей по разным популярным направлениям это машинное зрение, распознавание текстов, генерация текстов, переводчики с разных языков, работа с аудио, например распознавания команд для умного дома.
На вопросы студентов быстро отвечает нейрокуратор, а если что-то пошло не так на помощь придет персонал университета.
Кроме развития теоретических навыков с проверкой домашних заданий, университет помогает прокачать и практические навыки на стажировках, когда студенты участвуют в реальном проекте для решения задачи реального заказчика, для каждой такой задачи собирается группа студентов под управлением опытного тимлида
Таким образом за время обучения на курсе я прошел 4 стажировки:
- "Система Определения запрещенных предметов на рентгеновских снимках"
- "Разработка модели для обработки обращений В2В клиентов" ООО Корал Трэвэл
- "Разработка модели для классификации ударов КАРАТЭ и типовых ошибок при отработке серии ударов (като)" (Московская Федерация Кёкусинкай)
- "Создание ИИ-системы учета процессов по видеофиксации в автосервисе" (ООО «УралТехЦентр»)
За активное участие в стажировках студенты получают благодарственные письма от Университета и от предприятия Заказчика, для которого разрабатывался проект, что полезно для формирования портфолио.

В 2021 году решила войти в IT, и как раз попался вебинар от УИИ - после него и купила курс "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект". Не пожалела. Внутри 40 тем плюс домашки после каждого занятия - материала реально много, всё подано понятно, но легким не назову: местами приходилось серьёзно поднапрячься. Зато по цене заметно выгоднее других платформ, что тоже сыграло роль при выборе. Знакомые из IT посмотрели на программу и тоже одобрили. В целом - курс стоящий.

Для работы потребовалось изучить Python. На свои силы и самоорганизацию не стал надеяться, купил курс в УИИ. Причем ни интереса, ни склонности к программированию у себя никогда не отмечал (в институте фоново проходили Яву, но мало что отложилось в памяти). А здесь стало интересно. Все, что рекомендует куратор к дополнительному чтению, стараюсь найти и изучить. Одним словом, втянулся в учебу с головой, и с каждым реазизуемым таском азарт только умножается. Теперь я твердо нацелен пройти обучение до конца.

Я начинаю учиться python самостоятельно. Курс за 80к - для тебя шутка что ли? На самом деле, если хочется всеми силами сэконосить деньги во что бы то не стало, то есть варианты учиться бесплатно. Мой знакомый так и сделал, и через каких то 3 года ежедневного зарачивания гайдов попал на мидла. Я так не хочу, поэтому курс и приобрел.

В математике и программировании я не сильна, а бесплатные курсы это либо вода, либо есть требования к знанию python. Долго не решалась на покупку курса, все таки не самое дешевое обучение, и переживала что будет непонятно. Но не могу сказать, что испытывала какие-то сложности в процессе обучения. Материал хорошо скомпанован, кураторы своевременно реагируют на вопросы, а практические занятие так вообще красота. Этот курс по нейросетям я бы однозначно рекомендовала для начинающих.

Работаю главным научным сотрудником в геофизике, занимаюсь полярными сияниями. Применением нейросетей к геофизическим данным интересовался ещё с конца 90-х, но тогда это требовало огромного объёма низкоуровневого программирования и практически не подходило для реальных задач. Когда в последние годы область сдвинулась с места, решил наверстать.

В 2022-2023 прошёл здесь несколько курсов - по Data Science и машинному обучению, Python для анализа данных, AutoML, интеграции в production, разработке Android-приложения с нейросетью и экспресс-курс по обучению сетей на фреймворках, плюс ряд вебинаров.

Больше всего пригодился экспресс-курс по фреймворкам в связке с AutoML - вместе они дают рабочий инструментарий для быстрой проверки гипотез и разработки ИИ-приложений под конкретные данные. Курс сбалансированный, без лишней воды, с чёткими "рецептами". После базового курса по нейросетям никаких провалов в понимании не было. Лектор грамотный, домашние задания не перегружены, но своё дело делают - материал усваивается. Сейчас применяю всё это к временным рядам спутниковых и наземных данных, оптическим наблюдениям ночного неба - несколько статей уже в работе.

Пишу отзыв, находясь на экваторе обучения.
Какого уровня специалист получится из меня на выходе курса судить пока сложно и рано, понимаю, что сейчас формирую базу.
А будет ли ее достаточно для трудоустройства покажет время. Но уже сейчас (особенно, оборачиваясь назад и помня, с каким уровнем пришла) вижу как продвинулась.
Это мое первое знакомство с Python и я никогда ранее не имела дела с нейронными сетями.
С уровня ноль, на сегодня я уже могу писать код на Python, применять различные библиотеки, например, такие, как numpy, pandas, могу строить графики и диаграммы, парсить базу, написала несколько нейронных сетей, экспериментирую с их структурой и параметрами.
Конечно, для развития навыка нужно время.
Несомненно нужна дисциплина и желание учиться.
На мой взгляд и вкус информация в университете подаётся очень хорошо.
Нравятся лекции, которые ведёт Кузин Сергей. Его очень приятно слушать. Четкая, грамотная речь. Понятно и детально объясняет материал, сопровождает презентацию подробными разъяснениями («на пальцах», понятно даже моему ребёнку, который перешёл в 5 класс).
Видео материал поделён на две части: теория и практика, где разбираются конкретные примеры и задачи. Есть методичка с ключевыми понятиями, разбираемой темы и ссылки на дополнительные источники.
Направление зацепило. Буду оттачивать и совершенствоваться.

Курс по data science и нейронным сетям реально хорошо сделан. Уровни сложности подобраны грамотно - есть что делать и новичкам, и тем, кто уже что-то знает. Теория подается нормально, кривая сложности плавная, без резких провалов и скачков. Но особенно впечатлила практика: заданий много, они разные и главное - из самых разных областей. Не узко заточенная прокачка под один тип задач, а реально широкая подготовка. Это чувствуется.

Курс по Data Science и нейронным сетям реально непростой - учусь меньше двух месяцев, и пару раз уже хотелось бросить. Спасает то, что деньги заплачены, это дисциплинирует. Преподаватели объясняют доступно, вопросов к ним нет. Сама тема такая, что требует много времени - мозг реально закипает, это надо понимать на старте.

Изучаю здесь Python, совершенно новую для себя область знаний. Хочу в будущем кардинально поменять род своей профессиональной деятельности. Хочу похвалить занятия, этого курса, они действительно продуманные и понятные даже новичкам, которые только начинают изучать Python. Я сам из таких. И, приступая к обучению, ожидал, что по крайней мере на первых порах придется побуксовать. Потом пообщался с народом в чате, понял, что таких на курсе много. Может, это придало уверенности, либо действительно обучение так рассчитано, чтоб с полного нуля можно было во все въехать. Но только пока я еще ни на одном из 5 занятий особо серьезно не затупил.

Прошел курс Python в рамках договоренности с работодателем - нужно было документальное подтверждение навыков. Но помимо сертификата от серьезного учебного заведения, главное, что вынес - реальные компетенции в этой области. Не жалею, что выбрал именно это место. Уже присмотрел несколько других курсов для дальнейшего обучения.

Сейчас я действующий студент, ещё в процессе. Долго не решался вообще куда-то идти - смотрел вебинары разных онлайн-школ, в том числе Университета AI, но для человека, далёкого от IT, они все казались примерно одинаковыми. В итоге решиться помог знакомый, который сам переучился на программиста и уже работает по новой специальности - он и посоветовал именно УИИ, сказал, что материал здесь самый актуальный.

На сегодня у меня за плечами 10 занятий по AI и ещё открыт второй курс - Python для анализа данных, там пока только три урока прошёл. В начале всё шло бодро и легко, потом немного выпал из ритма и пара занятий давалась с трудом. Но это, если честно, скорее про самодисциплину - никто нас сюда не тащил, смена профессии требует и времени, и ответственности.

Что мне реально нравится - занятия в текстовом формате. Для меня лично воспринимать сложный материал так гораздо удобнее, чем смотреть видео. При этом записи вебинаров тоже дают по запросу. В чат учебной части обращался несколько раз - отвечали оперативно.

Из минусов - заметно увеличилось время проверки домашних заданий. Раньше ответ приходил почти день в день, теперь бывает до трёх дней. Меня лично это не особо тормозит, потому что следующие занятия уже открыты и можно идти дальше по плану. Но факт есть факт.

С работодателем договорились пройти курс Python именно в УИИ - в первую очередь из-за документального подтверждения. Но помимо сертификата от приличного учебного заведения, главное, что в итоге получил - это реальные компетенции. Не жалею, что выбрал именно это место. УИИ заслуживает высокой оценки, и несколько других курсов уже присмотрел для себя на будущее.

После завершения карьеры долго думала, чем заниматься дальше - хотелось что-то динамичное, интеллектуальное и при этом востребованное. Остановилась на Data Science, нейронных сетях и машинном обучении. До этого работала в юриспруденции, программирования не касалась вообще, поэтому сомнения были серьезные. Но решила попробовать. Учиться было непросто - и это, как ни странно, мотивировало. Каждая решенная задача ощущалась как маленькая победа, и с каждым разом хотелось двигаться дальше.

Живу в Апатитах, работаю в геофизическом институте - занимаюсь исследованием полярных сияний. Нейросетями интересовался с конца 90-х, но тогда это требовало такого объёма низкоуровневого программирования, что до практики дело не доходило. В последние годы всё сдвинулось, и я решил разобраться с тем, что сейчас доступно.

В 2022-2023 гг. прошёл в этой школе несколько курсов: по data science и нейронным сетям, Python для анализа данных, AutoML, интеграцию в production, курс по Android-приложению с нейросетью и экспресс-курс по обучению на фреймворках - плюс несколько вебинаров.

Экспресс-курс по фреймворкам в связке с AutoML - пожалуй, самое практичное из всего: дают конкретные рецепты, можно быстро проверять гипотезы и собирать рабочие приложения под свои данные. После базового курса по нейросетям трудностей не возникло. Лектор хороший, домашние задания не были перегружены, но материал через них действительно усваивается. Меня интересуют приложения к временным рядам - спутниковые и наземные данные, оптические наблюдения ночного неба - и курс оказался применим именно в этом направлении. Сейчас несколько статей в подготовке к публикации.

обучение по data science полностью оправдало мои ожидания. Мозги начали вставать на место уже при прохождении базового модуля за счет того, что материал четко структурирован и доступен, но информации много и усваивать ее необходимо быстро, чтоб не выбиваться из графика. Но при правильном планировании своего времени это абсолютно реально.

Сейчас я в процессе расторжения договора с университетом. По причине того, что рекламируется обучение с нуля, а по факту необходимо углубленное знание разделов математики: теория вероятности, статистики, математического анализа, линейной алгебры. Нужно знать язык программирования Python. Без этих необходимых знаний вы безнадежно отстанете в обучении и до диплома просто руки не дойдут.
Программа обучения по курсу "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект" включает в себя 40 занятий.
12 занятий из 40 вводная часть. В вводной части изучаются основополагающие темы, которые необходимо знать углубленно.
Вводная часть включает:
Python, Numpy, Pandas, Matplotlib и Seaborn, а также множества, бинарная логика, комбинаторика, теория вероятностей и статистика, обработка сигналов.
Все это необходимо пройти за 12 занятий. Каждое занятие включает в себя(2-4 академических часа) видео лекции.
Поэтому теоретическая база дает только обзор темы, углубленное изучение не предполагается.
Практическая часть рассматривает простейшие задачки.
Чтобы решить домашнюю работу требуется перелопатить большой объем разнообразных решений задач на заданную тему.
Неделя дается на изучение одного занятия и решение домашней работы.
Через неделю автоматически открывается следующее занятие.
Поддержка куратора по дипломному проекту заканчивается с окончанием периода изучения учебной программы.
Соответственно параллельно с обучение необходимо заканчивать работу над дипломом. Дополнительного времени на диплом, по окончании учебной программы не отведено.
На курсе "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект" есть три разновидности обучения:
начальный уровень , средний, профессиональный.
Я обучалась на среднем уровне( Light).
На прохождение одного занятия и добросовестного выполнения домашней работы у меня уходила неделя минимум. И одновременно я понимала что полученные знания очень поверхностны.
Все домашние задания я выполняла на высший был -10 баллов Но это отнимало неоправданно много времени.С учетом того что время деньги. И одно занятие стоит необоснованно дорого. С учетом такой скудной теоретической базы и столь короткого периода времени, отведенного на обучение
Университет рассчитал мне сумму к возврату, исходя из открытых занятий. Дополнительно удержал 5% от стоимости обучения (банковские расходы )+ проценты по кредиту в случае возврата за мой счет . Заявление отправила 06.12.2021. На сегодня 20.12.2021 жду возврат. Деньги по договору университет имеет право перечислить в течении 30 дней.
Ощущение, что меня нагло ввели в заблуждение не покидает меня.
Почитала отзывы и утвердилась в своем мнении, мамочка 13 летнего ребенка жалуется на университет в отзывах на яндексе. Продать курс "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект" ребенку 13 лет, ничего святого....
Подаем коллективную жалобу в Роспотребнадзор. Приглашаю присоединиться пострадавших от этой сомнительной организации.
На днях получила от них письмо, в ответ на мое уточнение даты возврата мизерных остатков от моих расходов на обучение:
20.12.2021, 18:12, "Университет Искусственного Интеллекта" :
Юлия Александровна, здравствуйте! Университет подтверждает свою готовность осуществить возврат денежных средств по договору. Однако в настоящее время, происходит задержка в проведении платежей. Университет приносит Вам свои глубочайшие извинения. При всем нашем желании, обозначить точную дату на данный момент не сможем, возможно, срок возврата может затянуться до 4-х месяцев. Стараемся разрешить данный вопрос оперативно, предупреждаем об этом заранее. После того, как возврат будет осуществлен, отправим Вам платежное поручение. Ожидайте, пожалуйста, еще раз приносим Вам свои глубочайшие извинения. Желаем Вам хорошего вечера!

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.