Лучшие онлайн курсы по нейронным сетям (нейросетям)

Чему учат на онлайн-курсах по нейронным сетям?

Специалисты Data Scientist работают с большими объёмами данных, анализируют их и выявляют закономерности, поэтому им необходимы знания в различных сферах, от математического анализа, линейной алгебры, статистики до умения работать с базами данных для получения необходимых массивов информации и пр. Поэтому курсы инженерии машинного обучения направлены на разностороннюю подготовку специалистов по нейронным сетям и включают в себя обучение как базовым математическим и статистическим дисциплинам, работе с БД, так и непосредственно методам моделирования, основам программирования и т.д.

Курс подготовки специалиста по Data Science может состоять из следующих модулей.

1. Работа с базами данных, запросы на SQL, фильтрация, агрегирование данных, импорт и экспорт.
2. Основы Python и Git. Применение Python в анализе данных. Методы математической оптимизации, статистического анализа, описательной статистики, линейной алгебры, теории множеств и их реализация в Python.
3. Работа с данными. Предобработка, подготовка к моделированию: проверка данных на целостность, надёжность и точность, полноту, очистка входных данных, проверка на наличие пропущенных значений, оценка значимости, методы уменьшения размерности, подготовка к визуализации и т.д.
4. Базовые дисциплины. Линейная алгебра, математический анализ, теория вероятности.
5. Построение моделей обучения. Различные методы совершенствования качества моделей, создание новых признаков, улучшение интерпретируемости, оптимизация, регуляция, повышение скорости и производительности работы, методы предотвращения переобучения сети и т.д.
6. Управление проектами и их организация. Планирование разработки, общение с заказчиками, составление отчётов по результатам исследований.
7. Структура и построение систем рекомендаций. Персонализированные и неперсонализированные системы, алгоритмы формирования рекомендательных сервисов, их комбинации, гибридные алгоритмы.
8. Методика машинного распознавания изображений. Решение задачи детекции объектов, извлечение признаков, сегментация, поиск по картинкам. Сверточные нейронные сети.
9. Машинное обучение и математическая лингвистика. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Распознание рукописного текста, морфологический и синтаксический анализ, информационный поиск, тематическое моделирование, генерация текста.
10. Закрепление полученных знаний, решение задач по прогнозированию или оптимизации, разработка бизнес-решений, итоговый проект.

Сколько стоят курсы нейронных сетей?

В сети можно найти как бесплатные материалы, так и длительные платные курсы, направленные на комплексную подготовку специалиста по нейросетям. Можно найти вводные курсы о том, чем занимается такой специалист, что ему необходимо изучить, бесплатные модули по различным дисциплинам, видеолекции в свободном доступе. Также можно пройти длительный платный курс, их стоимость в зависимости от школы и условий обучения в среднем составляет 120 000-160 000 руб., возможна оплата в рассрочку. Также есть углубленные курсы, направленные на отработку навыков и расширение портфолио, стоимостью 30 000-60 000 руб.

Как выбрать курс по нейронным сетям?

1. Бесплатные материалы.

Перед выбором курса по нейросетям рекомендуем изучить материалы в свободном доступе. Это поможет составить общее представление о профессии и получить базовые знания, которые помогут лучше ориентироваться при выборе углубленной программы и облегчат дальнейшее изучение дисциплин.

2. Содержание программы.

Определившись с тем, на изучение каких модулей вы хотели бы сделать упор, можно подобрать несколько обучающих программ и сравнить их содержание. Какие-то школы больше внимания уделяют изучению базовых дисциплин, таких как математический анализ, теория вероятности и т.д. Какие-то включают больше практики, работу с языками программирования. Некоторые школы предлагают бесплатный блок обучения английскому языку с упором на темы, необходимые IT-специалисту, обучение работе в ОС Linux.

3. Обратная связь от преподавателя.

Платные курсы, как правило, включают взаимодействие с преподавателем, проверку домашних заданий, возможность задать вопросы, получить советы и рекомендации при работе над проектом. Наличие живого общения значительно повышает скорость и эффективность обучения.

4. Чат с однокурсниками.

Также при прохождении платных курсов часто открывают доступ в чат, где можно пообщаться с другими студентами, что также способствует повышению скорости обучения и обмену опытом.

5. Качество материалов.

Постарайтесь оценить качество представленных материалов. Изучите темы, почитайте отзывы других учеников. Актуальна ли программа школы по данному курсу? Обновляется ли он, рассматриваются ли современные инструменты, технологии?

6. Свободный доступ.

Иногда школы после приобретения курса сохраняют доступ к его материалам и по окончании обучения, что является дополнительным плюсом, так как есть возможность в любое время вернуться к ним.

7. Сертификат.

Если вам необходимо документальное подтверждение полученных знаний, обратите внимание, выдаёт ли школа сертификат или свидетельство о профессиональной переподготовке. Как правило, на платных курсах предусмотрена выдача соответствующего документа.

8. Технологичность площадки.

Удобство обучения при выборе школы играет не последнюю роль. Доступность материалов, качество их подготовки, технологичность обучающей платформы также свидетельствуют об уровне преподавания в школе.

9. Портфолио.

Часто в программе предусмотрена работа над несколькими проектами, которые по завершении обучения можно будет добавить в портфолио. Наличие портфолио позволяет наглядно продемонстрировать работодателю имеющиеся навыки по профессии.

10. Отзывы.

Поищите отзывы студентов, которые уже обучались в этой школе. Остались ли они довольны, каково их общее впечатление о прохождении курса, преподавателях.

Надеемся, эти советы будут полезны при выборе онлайн-курса по нейронным сетям.

Успехов в обучении!