Курсы по машинному обучению в Химках

Мы собрали для вас 31 лучших онлайн курсов по машинному обучению в городе Химки. Сравните варианты онлайн обучения от 20 разных школ и центров со 💴 стоимостью курсов от 500 рублей и до 450 000 рублей 🥇 Средний рейтинг - 3 балла.
Длительность48 месяцев Документ об окончанииДиплом государственного образца Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование РассрочкаНет
150 000 Руб.
Проводиться
Перейти на skillbox.ru
Длительность24 месяца Документ об окончанииДиплом школы Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование РассрочкаДа
182 900 Руб.
Проводиться
Перейти на skillbox.ru
Длительность24 месяца Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование РассрочкаДа СложностьНачинающий
59 000 Руб.
Проводиться
Перейти на skillbox.ru
Длительность6 месяцев Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование РассрочкаДа СложностьНачинающий
39 900 Руб.
Проводиться
Перейти на skillfactory.ru
Длительность4 месяца Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование РассрочкаДа СложностьНачинающий
30 900 Руб.
Проводиться
Перейти на skillfactory.ru
Длительность6 месяцев Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование РассрочкаДа СложностьПродвинутый
39 900 Руб.
Проводиться
Перейти на skillfactory.ru
Длительность4 месяца Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование РассрочкаДа СложностьНачинающий
30 900 Руб.
Проводиться
Перейти на skillfactory.ru
Длительность6 месяцев Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование РассрочкаДа СложностьНачинающий
49 000 Руб.
Проводиться
Перейти на netology.ru
Длительность24 месяца Документ об окончанииДиплом школы Домашние заданияЕсть Обратная связьДа РассрочкаДа
182 910 Руб.
Проводиться
Перейти на skillbox.ru
Длительность24 месяца Документ об окончанииДиплом государственного образца Домашние заданияЕсть Обратная связьДа РассрочкаДа
120 000 Руб.
Проводиться
Перейти на skillfactory.ru
Длительность2,5 месяца Документ об окончанииСертификат Домашние заданияДа Обратная связьДа РассрочкаДа
36 900 Руб.
Проводиться
Перейти на skillfactory.ru
Длительность18 месяцев Документ об окончанииДиплом школы Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование РассрочкаДа
179 600 Руб.
Проводиться
Перейти на geekbrains.ru
Длительность5 месяцев Документ об окончанииДиплом школы Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование РассрочкаДа
65 000 Руб.
Проводиться
Перейти на otus.ru
Длительность5 месяцев Документ об окончанииДиплом школы Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование РассрочкаДа
70 000 Руб.
Проводиться
Перейти на otus.ru
Длительность2,5 месяца Документ об окончанииСертификат Домашние заданияЕсть Обратная связьДа РассрочкаДа
37 800 Руб.
Проводиться
Перейти на skillfactory.ru
Длительность5 месяцев Документ об окончанииСертификат Домашние заданияДа НаправлениеПрограммирование Обратная связьДа
63 000 Руб.
Проводиться
Перейти на skillfactory.ru
Длительность2 месяца Документ об окончанииДиплом школы Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование РассрочкаДа
64 000 Руб.
Проводиться
Перейти на robot_dreams
Длительность3 месяца Документ об окончанииСертификат Домашние заданияДа НаправлениеПрограммирование Обратная связьДа
20 000 Руб.
Проводиться
Перейти на skillfactory.ru
Длительность6 месяцев Документ об окончанииДиплом школы Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование Обратная связьДа
65 000 Руб.
Проводиться
Перейти на otus.ru
Длительность2 месяца Документ об окончанииСертификат Домашние заданияДа Обратная связьДа РассрочкаДа
31 500 Руб.
Проводиться
Перейти на netology.ru
Длительность3 месяца Документ об окончанииСертификат Домашние заданияДа НаправлениеПрограммирование Обратная связьДа
36 900 Руб.
Проводиться
Перейти на skillfactory.ru
Длительность12 месяцев Документ об окончанииДиплом школы Домашние заданияС проверкой НаправлениеПрограммирование Обратная связьДа
164 000 Руб.
Проводиться
Перейти на otus.ru
Длительность8 недель Документ об окончанииСертификат Домашние заданияДа НаправлениеПрограммирование РассрочкаНет
30 000 Руб.
Проводиться
Перейти на сайт
Длительность2 года РассрочкаНет СложностьПродвинутый Трудоустройство после обученияПомощь Формат обученияС проверкой домашнего задания
Длительность24 часа РассрочкаНет СложностьПродвинутый Трудоустройство после обученияОтсутствует Формат обученияС проверкой домашнего задания
Длительность10 недель РассрочкаНет СложностьПродвинутый Трудоустройство после обученияОтсутствует Формат обученияЗаписанные лекции
Длительность11 недель РассрочкаНет СложностьНачинающий Трудоустройство после обученияОтсутствует Формат обученияС проверкой домашнего задания
Длительность24 часа РассрочкаНет СложностьПродвинутый Трудоустройство после обученияОтсутствует Формат обученияС проверкой домашнего задания
Длительность1 месяц Документ об окончанииСертификат Домашние заданияДа НаправлениеАналитика Обратная связьДа
Проводиться
Перейти на сайт
Длительность30 часов РассрочкаНет СложностьПродвинутый Трудоустройство после обученияОтсутствует Формат обученияС проверкой домашнего задания

ТОП курсы

Подробнее о всех курсах из данной категории, с плюсами и минусами, планом обучения.

Бакалавриат Data Science & Machine Learning от Skillbox и РАНХиГС

Программа обучения
  • Первый курс. Базовые предметы
  • Второй курс. Специализация
  • Третий курс. Специализация
  • Четвёртый курс. Специализация, гибкие навыки, подготовка к защите диплома
Чему обучитесь
  • управлять хранением данных;
  • проектировать эксперименты с данными для бизнеса и науки;
  • презентовать результаты экспериментов и исследований;
  • прогнозировать события через машинное обучение;
  • обрабатывать данные и создавать рекомендательные системы;
  • разрабатывать алгоритмы обучаемого искусственного интеллекта для нейросетей, голосовых помощников, программ распознавания лиц и чат-ботов;
  • управлять проектами и командой.
Преимущества
  • Диплом федерального образца о получении высшего образования.
  • Диплом по экономическому направлению Университета Гренобль Альпы.
  • Портфолио.
  • Помощь в поиске работы.
  • Стажировка.
  • Предоставляется отсрочка от службы в армии.
  • Возможность взять образовательный кредит.
  • Система скидок по итогам успеваемости.
  • Возврат 13% средств через налоговый вычет.
  • Студенческие льготы.
  • Прохождение учебной практики.

Курс Профессия Data scientist PRO от Skillbox

Программа обучения
  • Введение в дата-сайенс
  • Основы статистики и теории вероятностей
  • Основы математики для дата-сайенса
  • Специализация на выбор: машинное обучение, аналитика данных, дата-инжиниринг
Чему обучитесь
  • собирать и анализировать данные,
  • программировать на Python,
  • писать SQL-запросы к базам данных,
  • выдвигать и проверять гипотезы,
  • создавать модели для прогнозирования,
  • разрабатывать модели машинного обучения,
  • визуализировать данные,
  • проектировать инфраструктуру для хранения и обработки больших данных,
  • автоматизировать обработку больших данных,
  • разрабатывать корпоративные системы аналитики.
  • работать с базами данных МongoDB, PostgreSQL, SQLite3, с библиотеками Рands, NumPy и Matrotlib; .
  • программировать на Руton — самом популярном языке для работы с данными;
  • визуализировать данные, разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику;
  • применять нейронные сети для решения реальных на базе фреймворков для обучения нейронных сетей Тensoflow и Кеras;
  • программировать на R для обработки и статистических данных и работы с графикой.
  • писать рекомендательные системы;
Преимущества
  • Выдача диплома.
  • Воркшопы.
  • Упор на практические занятия.
  • Стажировка.
  • Персональный наставник.
  • Практика на настоящих кейсах.
  • Командные проекты.
  • Выбор специализации.
  • Соревнования на Kaggle.
  • Содействие в поиске работы.
  • Хакатоны.
  • Год занятий в интернет-школе английского языка «КЭСПА».
  • Доступ навечно.
  • Дополнительные материалы.
  • Не нужна оплата за уже пройденные блоки.
  • Внесение первого платежа через полгода.
  • Возможна оплата от юрлица.

Курс Профессия Data Scientist: машинное обучение от Skillbox

Программа обучения
  • Аналитика. Исходный уровень.
  • Статистика и теория вероятностей.
  • Машинное обучение. Исходный уровень.
  • Математика для Data Science.
  • Машинное обучение. Средний уровень.
  • Универсальные познания программера.
Чему обучитесь
  • Визуализировать данные — разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику
  • Освоить фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras
  • Писать рекомендательные системы
  • Применять нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики
  • Применять нейронные сети для решения реальных задач
  • Программировать на Python для целей машинного обучения
  • Работать с базами данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3, с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib
  • Строить модели машинного обучения

 

Преимущества
  • предоставление помощи в трудоустройстве;
  • выдача диплома от цифрового университета Skillbox (Скиллбокс);
  • доступ к курсу в режиме 24/7 навсегда в личном кабинете на сайте учебного центра.

Курс Machine Learning Pro + Deep Learning от SkillFactory

Программа обучения
  • Введение в машинное обучение.
  • Способы предобработки данных.
  • Регрессия.
  • Кластеризация.
  • Tree-based методы: введение в деревья.
  • Tree-based методы: ансамбли.
Чему обучитесь
  • Визуализировать данные
  • Использовать временные ряды в машинном обучении
  • Применять методы feature engineering
  • Применять обучение без учителя
  • Проводить предобработку и обогащение данных
  • Проектировать нейронные сети разного уровня сложности и назначения
  • Создавать алгоритмы и оценивать их качество с помощью различных метрик

 

Преимущества
  • выдается диплом;
  • делается упор на практику;
  • содействие в трудоустройстве;
  • возможность пройти стажировку;
  • скидки;
  • легко совмещать обучение.

Курс Machine Learning от SkillFactory

Программа обучения
  • Введение в машинное обучение.
  • Методы предобработки данных.
  • Регрессия.
  • Кластеризация.
  • Tree-based алгоритмы: введение в деревья.
  • Tree-based алгоритмы: ансамбли.
Чему обучитесь
  • очищать и обогащать массивы данных;
  • использовать визуализацию для предобработки данных;
  • применять методы feature engineering;
  • применять модели регрессии;
  • применять машинное обучение без учителя;
  • использовать деревья библиотеки sklearn для решения задачи регрессии;
  • применять ансамбли деревьев для построения логистической регрессии;
  • оценивать качество алгоритмов с помощью различных метрик;
  • использовать временные ряды в машинном обучении;
  • применять методы построения рекомендательных систем;
  • оценивать качество рекомендаций обученной модели.

 

Преимущества
  • помощь в трудоустройстве;
  • диплом (он может выдаваться как на русском, так и на английском языке);
  • возможность совмещения работы и учебы;
  • бессрочный доступ к материалам программы и готовому коду;
  • участие в различных хакатонах;
  • портфолио в виде Git-репозитория с кейсами;
  • возможность стажировки в компании EORA (для лучших студентов потока)

Курс Математика и Machine Learning для Data Science от SkillFactory

Программа обучения
  • Линейная алгебра.
  • Основы матанализа.
  • Основы теории вероятности и матстатистики.
  • Временные ряды и прочие математические методы.
  • Введение в машинное обучение.
  • Методы предобработки данных.
Чему обучитесь
  • применять основы линейной алгебры, математического анализа, теории вероятности и статистики, временные ряды в Data Science;
  • очищать и обогащать массивы данных;
  • создавать и обучать алгоритмы;
  • визуализировать данные;
  • тестировать модели.

 

Преимущества
  • выдается диплом;
  • наличие системы скидок;
  • делается упор на практику;
  • удобный формат обучения.

Курс Deep Learning от SkillFactory

Программа обучения
  • Введение в искусственные нейронные сети
  • Фреймворки для глубокого обучения (Keras, TensorFlow).
  • Свёрточные нейронные сети.
  • Оптимизация нейронной сети.
  • Transfer learning & Fine-tuning.
  • Обработка естественного языка (NLP).
Чему обучитесь
  • создавать нейронные сети разного назначения и уровня сложности;
  • применять фреймворки Deep Learning — TensorFlow, Keras;
  • оптимизировать работу нейронных сетей;
  • дообучать нейросети

 

Преимущества

Кроме того, что студентам гарантирована помощь с трудоустройством и стажировкой, прохождение обучения дает и другие преимущества:

  • Диплом и сертификат;
  • Проекты в портфолио;
  • Возможность нетворкинга;
  • Участие в командных соревнованиях и хакатоне при выпуске;
  • Возможность обучения в рассрочку.

Курс Машинное обучение от Нетологии

Программа обучения
  • Построение модели.
  • Работа с заказчиком.
  • Рекомендательные системы.
  • Компьютерное зрение.
  • Обработка естественного языка (NLP).
  • Временные ряды.
Чему обучитесь
  • собирать и осуществлять подготовку данных для анализа;
  • создавать нейросети;
  • генерировать тексты и изображения;
  • создавать рекомендательные системы;
  • выбирать и применять алгоритм под конкретную задачу;
  • выбирать и создавать фичи для модели.

 

Преимущества
  • Обучение проходит в удобном формате вебинаров.
  • Вы освоете NLTK, OpenCV, Pandas, Tensorflow.
  • У слушателей курса будет закрытая группа в мессенджерах, где они смогут свободно общаться и обсуждать вопросы по обучению.
  • Наличие домашних заданий, которые проверяются куратором и в дальнейшем обговариваются.
  • Длительность обучения 6 мес, при этом слушатели получают большой объем нужной информации.
  • Можно вернуть часть денег, потраченных на обучение (13 %).

Курс Machine Learning Engineer от Skillbox

Программа обучения

Первый уровень: базовая подготовка

  • Введение в Data Science.
  • Основы математики для Data Science.
  • Основы статистики и теории вероятностей.
  • Возможность стажировки.

Продвинутый уровень: погружение в Machine Learning и трудоустройство

  • Трудоустройство с помощью Центра карьеры.

Экспертный уровень. Выбор специализации

  • Deep Learning.
  • Специализация 1. Natural Language Processing.
  • Специализация 2. Computer Vision.

Итоговые проекты

  • Введение в Data Science.
  • Machine Learning.

Бонусные курсы

  • Карьера разработчика: трудоустройство и развитие.
  • Система контроля версий Git.
  • Английский для IT-специалистов.
Чему обучитесь
Преимущества
  • Присутствует рассрочка на обучение;
  • Постоянные скидки и акции на программы курса;
  • Грамотные и лояльные преподаватели;
  • Небольшие группы студентов;
  • Удобный график обучения, который подстраивается под каждого ученика персонально;
  • Непрерывная связь с преподавателями;
  • Помощь с трудоустройством студентов;
  • Программа предусматривает несколько модулей в зависимости от имеющихся знаний.
  • Востребованная и высокооплачиваемая профессия на рынке труда
  • Первую оплату за курс можно сделать через 6 месяцев после начала обучения
  • Смотреть материалы курса можно в любое удобное время

Онлайн магистратура Инженерия машинного обучения от SkillFactory

Программа обучения

1ый семестр + хакатон

  • Бизнес-коммуникация на английском языке
  • Программирование на Python
  • Программная инженерия I
  • Математические основы машинного обучения
  • Этика искусственного интеллекта
  • Визуализация данных
  • Операционная система Linux

2ой семестр + хакатон + кейсы

  • Научный английский язык для науки о данных
  • Математические основы анализа данных II
  • Программная инженерия II
  • Автоматизация администрирования DevOps I
  • Глубокие нейронные сети на Python
  • Soft Skills: навыки 21 века
  • Управление проектами

3ий семестр + хакатон + кейсы

  • Письменная и устная коммуникация в области наук о данных
  • Параллельные и распределенные вычисления
  • Автоматизация администрирования DevOps II
  • Математические основы анализа данных III
  • Управление изменениями и коммуникативные стратегии в период трансформации
  • Инструменты извлечения, трансформации и загрузки данных
  • Компьютерное зрение
  • Обработка естественного языка
  • Предсказательное моделирование и рекомендательные системы
  • Бизнес-применение машинного обучения

4ий семестр + хакатон

  • Научно-исследовательская работа
  • Преддипломная практика
  • Государственная итоговая аттестация
Чему обучитесь
Преимущества
  • Программа построена на академических принципах образования, но также включает элементы освоения материала через решение прикладных задач.
  • Направлена на развитие hard skills: искусственный интеллект, полный цикл разработки систем искусственного интеллекта от создания моделей машинного обучения до продуктивного использования.
  • Направлена на развитие soft skills: знание разговорного английского языка для делового общения, умение работать с англоязычной и русскоязычной документацией.
  • Набор курсов отражает текущее состояние IT-рынка в области искусственного интеллекта, машинного обучения и программной инженерии.
  • Реализуется полностью в дистанционном формате, дающим возможность учиться из любой точки мира.
  • Индустриальные партнеры программы предоставляют реальные кейсы для проектов.
  • За время обучения формируется сеть профессиональных контактов, способствующих дальнейшему трудоустройству.

Курс по нейронным сетям от SkillFactory

Программа обучения

Введение в искусственные нейронные сети

  • Создадите нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python.

Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)

  • Создадите модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras.

Сверточные нейронные сети

  • Учитесь распознавать изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети.

Оптимизация нейронной сети

  • Улучшите скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля.

Transfer learning & Fine-tuning

  • Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений.

Обработка естественного языка (NLP)

  • Создадите нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python.

Сегментация и Детектирование объектов

  • Проектируете нейронную сеть для сегментации и обучаем нейросеть решать задачу детекции.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

  • Создадите агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма.

What's next? Продвинутые нейронные сети

  • Знакомитесь с другими областями применения нейросетей.
  • Создаёте нейросеть GAN для генерации изображений.
Чему обучитесь
  • Применять алгоритмы deep learning для решения бизнес-задач
  • Обучать нейронные сети
  • Создавать модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras
Преимущества
  • Поддержка наставника
  • Закрытые каналы курса в Slack
  • Работы для портфолио
  • Консультации с ментором в течение обучения

Курс Факультет искусственного интеллекта от Geekbrains

Программа обучения
  • Основы языка Python
  • Linux. Рабочая станция
  • Основы реляционных баз данных и MySQL
  • Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
  • Библиотеки Python для Data Science: продолжение
  • Методы сбора и обработки данных из сети Интернет
Чему обучитесь
  • настраивать ОС Linux для создания веб-сервера;
  • подключать базы данных к веб-серверу;
  • снижать время выполнения запросов к серверу;
  • подключать Python-библиотеки для сбора и анализа данных;
  • применять математический анализ для обработки данных;
  • автоматизировать сбор, обработку, анализ и визуализацию данных;
  • разрабатывать нейронные сети на фреймворках Tensorflow и Pytorch;
  • обучать нейросети классификации изображений и обработке речи;
  • вносить изменения в код через систему контроля версий Git;
  • проводить A/B-тестирование.

 

Преимущества
  • Предоставление диплома.
  • Портфолио.
  • Гарантия устройства на работу.
  • Нетворкинг.
  • Упор на практические занятия.
  • Дополнительные материалы.
  • Доступ навечно.
  • Обучение английскому для ИТ-специалистов в подарок.
  • 3 месяца доступа к премиальной версии платформы Lingualeo.
  • Доступ к инструментам разработчика от JetBrains.

Курс Machine Learning. Продвинутый уровень от OTUS

Программа обучения
  • Продвинутое машинное обучение. AutoML
  • Создание
  • Временные ряды
  • Рекомендательные системы. Задачка ранжирования
  • Графы
  • Байесовское обучение, PyMC
Чему обучитесь
  • Автоматизировать отбор признаков и сборку моделей машинного обучения
  • Выстраивать сквозные пайплайны и распределённые системы
  • Использовать рекомендательные системы, графы и временные ряды
  • Настраивать окружение
  • Оптимизировать и ускорять код
  • Практиковать обучение с подкреплением
  • Применять байесовский подход к теории вероятностей
  • Прогнозировать вероятность возникновения событий

 

Преимущества
  • Используются реальные кейсы.
  • Получение диплома.
  • Пополнение портфолио.
  • Помощь с трудоустройством.
  • Возможность оформить возврат за обучение (13%).
  • Предусмотрены скидки.

Курс Machine learning. Углублённый уровень от OTUS

Программа обучения
  • Продвинутые методы машинного обучения
  • Сбор данных. Анализ текстовых данных
  • Анализ временных рядов
  • Рекомендательные системы
  • Дополнительные темы
  • Проектная работа
Чему обучитесь
  • собирать и подготавливать данные к анализу,
  • применять классические методы машинного обучения,
  • ускорять код,
  • выявлять аномалии,
  • прогнозировать события,
  • создавать рекомендательные системы,
  • проверять соответствие программного обеспечения стандартам.

 

Преимущества

Самыми актуальными считаются получение диплома и помощь с трудоустройством. Также:

  • Портфолио;
  • Много времени уделяется практике;
  • Получение дополнительных материалов;
  • Корпоративное обучение;
  • Доступ к курсу навсегда.

Курс Нейронные сети и Deep Learning от SkillFactory

Программа обучения

1. Введение в искусственные нейронные сети

  • Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python

2. Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)

  • Создаем модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras

3. Сверточные нейронные сети

  • Распознаем изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети

4. Оптимизация нейронной сети

  • Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля

5. Transfer learning & Fine-tuning

  • Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений

6. Обработка естественного языка (NLP)

  • Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python

7. Сегментация и Детектирование объектов

  • Проектируем нейронную сеть для сегментации и обучаем нейросеть решать задачу детекции

8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

  • Создаем агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма

9. What's next? Продвинутые нейронные сети

  • Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаем нейросеть GAN для генерации изображений
Чему обучитесь
  • создавать нейронные сети разного назначения и уровня сложности;
  • применять фреймворки Deep Learning — TensorFlow, Keras;
  • оптимизировать работу нейронных сетей;
  • дообучать нейросети.
Преимущества
  • помощь с трудоустройством и стажировкой;
  • диплом;
  • сертификат о прохождении курса;
  • проекты в портфолио;
  • возможность нетворкинга;
  • участие в командных соревнованиях и выпускном хакатоне.

Machine Learning и Deep Learning SkillFactory

Программа обучения
Machine Learning PRO
  • Модуль 1. Введение в машинное обучение
  • Модуль 2. Методы предобработки данных
  • Модуль 3. Регрессия
  • Модуль 4. Кластеризация
  • Модуль 5. Tree-based алгоритмы: введение в деревья
  • Модуль 6. Tree-based алгоритмы: ансамбли
  • Модуль 7. Оценка качества алгоритмов
  • Модуль 8. Временные ряды в машинном обучении
  • Модуль 9. Рекомендательные системы
  • Модуль 10. Финальный хакатон
Deep Learning
Чему обучитесь
  • Использовать основные алгоритмы машинного обучения
  • Использовать основные методы предобработки данных
  • Обучать рекомендательную систему
  • Создавать нейронные сети
  • Создавать чат-бота на базе нейросети
Преимущества

Курс Deep learning от robot_dreams

Программа обучения
  • Знакомство с нейронными сетями
  • Знакомство с основными библиотеками и фреймворками
  • Введение в нейронные сети
  • Тренировка полносвязных нейронных сетей
  • Введение в свёрточные нейросети
  • Архитектуры свёрточных нейросетей
Чему обучитесь
  • собирать набор данных для глубокого обучения нейросетей,
  • подбирать архитектуру нейросети,
  • выбирать подходящие методы в библиотеках и фреймворках языка Python,
  • подгонять методы под специфические задачи,
  • тренировать нейросети статистическими формулами,
  • решать задачи компьютерного зрения и обработки естественного языка,
  • создавать нейросети для прогнозирования событий,
  • обучать нейросети анализировать данные.

 

Преимущества
  • выдается диплом;
  • нетворкинг;
  • делается упор на практику;
  • разбор реальных кейсов;
  • содействие в трудоустройстве.

Machine Learning Инженер SkillFactory

Программа обучения
Часть 1. Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop
  • Распределенная файловая система HDFS;
  • MapReduce в Hadoop;
  • Введение в Pig и Hive;
  • Решение MR задач;
  • NoSQL базы данных, введение в Hbase;
  • Применение HBase на практике;
  • Другие NoSQL базы данных: Cassandra, AeroSpike, Redis;
  • Библиотеки Spark;
  • Hadoop 2.0. YARN;
  • Hadoop: примеры использования в реальных проектах.
Часть 2. Методы создания поисковых систем
Часть 3. Практические навыки работы с методами машинного обучения
Чему обучитесь
  • Использовать продвинутый информационный поиск
  • Использовать машинное обучение на больших данных
  • Использовать ансамбли
  • Углублённое изучение математики для машинного обучения
  • Улучшать точность модели в соответствии с лучшими практиками Mail.ru Group
Преимущества

Курс Machine Learning. Basic от OTUS

Программа обучения
  1. Введение в Python
  2. Введение в Python. ООП, модули, базы данных
  3. Основы Python для ML
  4. Теоретический минимум для ML: математика, линал, статистика
  5. Основные методы машинного обучения
  6. Проектная работа
Чему обучитесь
  • Python. Пройдете основы программирования и научитесь использовать этот наиболее актуальный язык в задачах Machine Learning.
  • Математика. Освоите ключевые разделы, чтобы понимать теоретические основы и принципы работы алгоритмов.
  • Классические модели Machine Learning. Соберете свои наборы данных и выполните полный пайплайн работ со своими первыми моделями
Преимущества

Курс Deep Learning от Нетология

Программа обучения

32 часа теории, 43 часа практики

Научитесь работать с многомерными свёртками, реализовывать NLP с нуля, строить языковые модели.

Пререквизиты

Напомним, что важно знать и уметь, чтобы учиться на курсе:
— уметь программировать на Python;
— знать основы машинного обучения (терминология, основные метрики, которые используются при решении задач машинного обучения: accuracy, precision, recall, MSE);
— знать библиотеки pandas, numpy, sklearn.

  • 2 часа теории
  • Python & NumPy & etc
  • Линейная алгебра
  • Дифференцирование
  • Тервер и матстат
  • Теорема Байеса

Персептрон

Изучите основны глубокого машинного обучения. Научитесь работать с тензорами, строить простейшую нейронную сеть и цикл обучения сети.

  • 2 часа теории
  • 2 часа практики
  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Персептрон

Многослойная нейронная сеть

Научитесь строить многослойную сеть со слоями для регуляризации и использовать различные оптимизаторы.

  • 2 часа теории
  • 2 часа практики
  • Многослойный персептрон
  • Переобучение & недообучение
  • Регуляризация
  • Градиентный спуск

Свёрточные сети

Научитесь использовать различные элементы архитектур для проектирования и создания сетей, а также предобученные сети — Fine-tuning.

  • 2 часа теории
  • 2 часа практики
  • Свёртки
  • Padding and stride
  • Pooling
  • LeNet

Современные свёрточные архитектуры

Изучите основные этапы развития свёрточных сетей и применяемые подходы и архитектуры.

  • 2 часа в теории
  • 2 часа практики
  • AlexNet
  • VGG
  • NiN
  • GoogLeNet
  • ResNet
  • DenseNet

Рекуррентные сети

Научитесь строить рекуррентные нейронные сети с использованием emmbedding-слоя. Сможете генерировать текст на основе символьной rnn-модели. Разберёте недостатки и проблемы классических рекуррентных сетей. Узнаете, как устроены GRU и LSTM-ячейки и как их использовать. Научитесь строить многослойные и двунаправленные нейронные сети. Потренируетесь решать задачи машинного перевода на основе рекуррентных сетей.

  • 6 часов теории
  • 6 часов практики
  • Обработка текстов
  • Рекуррентная сеть
  • Backpropagation through time
  • Проблемы классических RNN
  • GRU и LSTM
  • Различные типы задач recurrent-networks
  • Deep RNN
  • BiRNN
  • Encoder-Decoder архитектура

Механизм внимания

Научитесь встраивать механизм внимания в рекуррентные сети.

  • 2 часа теории
  • 2 часа практики
  • Attention
  • Beam Search

Компьютерное зрение

Научитесь использовать готовые реализации структурных элементов алгоритмов для детекции на основе нейронных сетей с помощью пакета torchvision. Узнаете, как строить нейронные сети типа U-net для решения задачи семантической сегментации. Научитесь применять подход градиентного спуска для модификации картинки. Разберётесь, как переносить стиль с картинки на картинку.

  • 6 часов теории
  • 6 часов практики
  • Object Detection
  • Region Based CNN
  • Семантическая сегментация и подготовка датасета
  • Deconvolution (Transposed Convolution)
  • Fully Convolutional Network
  • Перенос стиля
  • Определение пород собак

Работа с текстом

Научитесь строить векторизаторы слов на основе нейронных сетей. Разберётесь, как применять готовые реализации векторизаторов и использовать предобученные веса. Научитесь строить нейронные сети на основе архитектуры Transformer. Сможете решать задачу классификации текста с использованием трансформеров.

  • 4 часа теории
  • 4 часа практики
  • Embeddings
  • Word2Wec
  • FastText
  • Transformer
  • Bert
  • Elmo

GAN

Научитесь применять обычные и вариационные автоэнкодеры и строить архитектуру генеративных состязательных сетей.

  • 2 часа теории
  • 2 часа практики
  • Базовая архитектура
  • Идея дискриминатора и генератора
Чему обучитесь
  • Работать с многомерными свёртками

Padding & stride, Pooling и LeNet. AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet и DenseNet станут рабочими инструментами, а не запросами в поисковике

  • Управлять историей

И это не только про ваш прогресс в обучении: овладеете конкурентным преимуществом в задачах с использованием Beam-Search и Teacher Forcing

  • Реализовывать NLP с нуля

От классических RNN, GRU и LSTM до топовых Encoder-Decoder архитектур. Токенизация, словари, символы и подробный разбор различных реализаций сетей

  • State-of-art сегментации

Готовы к прикладным задачам: Object Detection, Object Localization, Bounding boxes и AnchorBoxes. Углубитесь в CNN

  • Отличать дескриминатор от генератора

Обучите генератор выбирать данные из линейной регрессии. Реализуете сеть генерации покемонов и обучите её

  • Строить языковые модели

NLP в 2019 году растёт быстрее остальных сетей. NER и машинный перевод: от Word2Wec до определения тональности и преобразования текста

Преимущества

Курс по машинному обучению SkillFactory

Программа обучения
Модуль 1. Введение в машинное обучение

Знакомитесь с основными задачами и методами machine learning, изучаете практические кейсы и применяете базовый алгоритм работы над ml-проектом.

Модуль 2. Методы предобработки данных
Модуль 3. Регрессия
Модуль 4. Кластеризация
Модуль 5. Tree-based алгоритмы: введение в деревья
Модуль 6. Tree-based алгоритмы: ансамбли
Модуль 7. Оценка качества алгоритмов
Модуль 8. Временные ряды в машинном обучении
Модуль 9. Рекомендательные системы
Модуль 10. Финальный хакатон
Чему обучитесь
  • Использовать основные алгоритмы машинного обучения
  • Обучать рекомендательную систему
  • Использовать основные методы предобработки данных
  • Валидировать данные и оценивать качество алгоритмов
Преимущества

Курс Machine Learning от OTUS

Программа обучения
  1. Введение в Python
  2. Введение в Python. ООП, модули, базы данных
  3. Основы Python для ML
  4. Теоретический минимум для ML: математика, линал, статистика
  5. Основные методы машинного обучения
  6. Проектная работа по курсу ML. Basic
Чему обучитесь
Преимущества

Основы машинного обучения Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Программа обучения
Чему обучитесь
Преимущества

Курс Промышленное машинное обучение на Spark НИУ ВШЭ

Программа обучения

8 недель обучения

  • Как работают и где живут большие данные
    Введение в большие данные. Организация хранения данных и отличие от обычных систем. Map-Reduce и правила работы с большими данными. Обзор экосистемы. SQL поверх больших данных.
  • Погружение в среду Spark. Spark RDD / Spark SQL
    Знакомство со Spark. Сравнение RDD и DataFrame. Реализация методов или расчетов в RDD и в DataFrame. Развитие инструмента: от функционального программирования с RDD до приемлемых и знакомых методов из Pandas в Spark DataFrame.
  • Advanced SQL (+ pandas UDF и др.)
    Усложнение методов аналитики и обработки данных. Трансформации данных и настоящие примеры. Сравнение методов. Разбор каждого метода: где и какой метод можно применять. Инструменты и новые функции (Pandas UDF и др.). Настройки (configuration Spark).
  • Spark ML / Spark TimeSeries
    Машинное обучение на Решение задач по анализу временных рядов.
  • Advanced ML & проверка результатов качества моделей
    Подключение Java библиотек Xgboost и Catboost в Spark. Подготовка Model Quality по результатам обучения модели регрессии и классификации.
  • Spark GraphX / Spark Streaming
    Графовые данные в Spark в библиотеке Анализ социальных сетей. Streаming в Spark. Использование данных из реального времени.
  • Spark Ecosystem (MLFlow, AirFlow, H2O AutoML)
    Интеграция Spark с другими промышленными сервисами. Spark в MLFlow и AirFlow для автоматизации работы. Интеграция Spark в другие библиотеки и продукты (на примере H2O).
  • Spark в архитектуре проекта / Spark CI/CD
    Правильная архитектура Spark и работа с ним. Автоматизация (Continious Integration) процесса разработки и интеграции кода в готовый продукт. Структура Spark проекта и “что можно ещё поменять в Spark” для ускорения или упрощения работы.

Документ при успешном завершении обучения.

Чему обучитесь
  • Работать с Apache Spark RDD/DataFrame
  • Настраивать конфигурационные файлы Apache Spark
  • Создавать исследовательские/ML приложения Spark
  • Понимать процесс тестирования процесса Apache Spark
  • Работать с экосистемой Spark
  • Понимать архитектуру Spark
Преимущества

Инженерия машинного обучения Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н.Ельцина

Программа обучения
Чему обучитесь
Преимущества

Основы машинного обучения IBS Training Center

Программа обучения
Чему обучитесь
Преимущества

Машинное обучение Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ"

Программа обучения
Чему обучитесь
Преимущества

Машинное обучение и анализ данных Университет ИТМО

Программа обучения
Чему обучитесь
Преимущества

Машинное обучение на практике IBS Training Center

Программа обучения
Чему обучитесь
Преимущества

Bвeдeниe в Dаtа Sсiеnсе и мaшиннoe oбyчeниe oт Stерik

Программа обучения

Чему обучитесь
Преимущества

Машинное обучение с подкреплением: обычное и глубокое IBS Training Center

Программа обучения
Чему обучитесь
Преимущества

Отзывы о онлайн школах и курсах в Химках

5.0
Отзыв клиента:
Начну с того, что программа от Skillbox полностью удовлетворила мои запросы. Я получил то, чего ожидал! А ожидал я довольно много. Пришел сюда как человек, который ничего не знал о PHP, а теперь заканчиваю как квалифицированный специалист! Я решил зайти на этот курс, потому что в работе приходилось сталкиваться с проектами...

5.0
Отзыв клиента:Курс является отличным дополнением к предыдущему курсу по библиотекам. Особенно хочу отметить работу преподавателя-ревьюера. Его помощь в процессе обучения на этом курсе оказалась очень полезной!

5.0
Я долго думала об освоении новой профессии и попытке себя в аналитической сфере. Курс "Machine Learning Engineer" от Скиллбокс привлек мое внимание, особенно из-за крутой скидки на первые полгода обучения. Не задумываясь, я решила, что это мой шанс узнать что-то новое и проверить свои силы в этой специализации. Преподаватели оказывали...

3905
Города, в которых можно пройти курсы
Длительность1 месяц Документ об окончанииСертификат Домашние заданияДа НаправлениеАналитика Обратная связьДа
Длительность10 недель РассрочкаНет СложностьПродвинутый Трудоустройство после обученияОтсутствует Формат обученияЗаписанные лекции
Длительность11 недель РассрочкаНет СложностьНачинающий Трудоустройство после обученияОтсутствует Формат обученияС проверкой домашнего задания
Фильтры
Длительность
Трудоустройство
Формат обучения
Цена

Руб.  –  Руб.

  • 0Руб.
  • 480000Руб.
Школа