Образовал

Курсы по машинному обучению

ТОП-54 курсов по машинному обучению на Октябрь 2022
Стоимость курсов от 2500 рублей и до 1200000 рублей
Средний рейтинг курсов машинного обучения - 4.47 балла
Подобрали 54курса.
Обновили 05.10.2022 в 10:51
arrow-slider
arrow-slider
по популярности по рейтингу по цене по отзывам по дате начала бесплатные
Науки о данных
4.8

Погрузитесь в мир Data Science и постройте карьеру в интересной сфере: Big Data, Artificial Intelligence или Machine Learning. 

640 000 ₽
clock
2 года,
начало 01 сентября
Как стать специалистом по Data science плюс
4.4

Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере Data science.

228 000 ₽
clock
16 месяцев по 15 часов в неделю,
начало 05 октября
Введение в искусственный интеллект
4.5

15-17 лет. Научитесь программировать, обрабатывать данные и работать с алгоритмами машинного обучения. В конце курса — увлекательное соревнование по улучшению нейронной сети.

Профессия Data Scientist PRO

Освойте Data Science с нуля. Попробуйте силы в аналитике данных, машинном обучении, дата-инженерии и решите, какое направление вам нравится больше. Через год сможете работать Junior-специалистом, а через два – станете профессионалом уровня Middle. Работа с данными — процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу. Аналитик помогает принимать бизнес-решения, ML-инженер обучает модели, а Data-инженер делает так, чтобы всё работало. Независимо от роли все программируют на Python, разбираются в математике, статистике и говорят на языке данных. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.

205 796 ₽
clock
12 месяцев,
начало 09 октября

Бесплатные курсы: Машинное обучение

Бесплатные курсы далеко не настолько эффективны, как платные. Но они тоже могут быть полезны.
Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть
Узнайте, как устроены нейросети, в каких сферах они применяются и самостоятельно обучите математическую модель
бесплатно
Как найти себя в сфере машинного обучения
Курс будет полезен всем, кто хочет развиваться в сфере машинного обучения и разбираться в вопросах искусственного интеллекта (ИИ). 
бесплатно
Машинное обучение
Цель курса состоит в получении и закреплении теоретических и практических знаний, необходимых для решения прикладных задач машинного обучения с учителем.
бесплатно
Искусственный интеллект на Python
Машинное обучение. Анализ данных. Работа с библиотеками numpy, pandas, matplotlib, sklearn, pytorch
бесплатно
AI разработчик
Продвинутый курс по искусственному интеллекту для тех, кто хочет занять свое место на переднем крае инноваций.
бесплатно
Проектируем умные устройства: как не остаться без работы через 10 лет
Онлайн курс. Интернет вещей, или IoT, 一 одна из наиболее привлекательных областей IT за пределами привычного цифрового пространства. Она востребована на уровне частного использования (умный дом), в промышленности (автоматизированные линии сборки, сельское хозяйство, нефтегазовая отрасль и металлургия), в городской среде, и, конечно же, в космосе и оборонной промышленности. Но прогресс не стоит на месте, и даже в такой концепции возникают новые направления.
бесплатно
Нейронные сети
Теория нейронных сетей – раздел искусственного интеллекта, в котором рассматриваются семейства обучаемых и самообучающихся моделей и алгоритмов, инспирированных биологическими сетями нейронов. Благодаря своей адаптивности искусственные нейронные сети оказываются эффективным, а в ряде случаев незаменимым инструментом в решении таких задач машинного обучения, как аппроксимация функций, распознавание образов, кластеризация данных, компьютерное зрение и адаптивное управление. Курс «Нейронные сети» посвящен изучению математических основ теории нейронных сетей, приводятся краткая история теории нейронных сетей, математические модели нейросетевых архитектур, постановка задачи обучения и методы ее решения, рассматриваются особенности организации процесса обучения и применения нейронных сетей для решения практических задач. Изложение ведется строгим математическим языком, сопровождается множеством формул и математических выкладок. Для изучения данного курса требуются знания университетских курсов математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики. Желательны базовые знания методов оптимизации и прикладного статистического анализа данных. Цель курса состоит в получении и закреплении теоретических и практических знаний, необходимых для решения прикладных задач обработки данных с  использованием нейронных сетей. Курс ориентирован на студентов и аспирантов, обучающихся по направлению Прикладная математика и информатика, а также на исследователей, интересующиеся наукой о данных и применяющих машинное обучение и нейронные сети в своей научной и практической деятельности.
бесплатно
Искусственный интеллект на Python
Машинное обучение. Анализ данных. Работа с библиотеками numpy, pandas, matplotlib, sklearn, pytorch
бесплатно
Машинное обучение и анализ данных
В этом курсе расскажем и наглядно покажем современные подходы к статистической обработке данных и построению моделей в машинном обучении.
бесплатно
Прикладной статистический анализ
Целью курса являются освоение базовых основ статистической методологии сбора данных об исследуемых явлениях, представления полученной на их основе информации в виде статистических моделей и формирования выводов, направленных на решение практических задач. В ходе освоения курса будут получены навыки получения и сжатия информации до объемов, обеспечивающих ее осмысление, измерения параметров формируемых статистических моделей различного вида, проверки предположений о природе анализируемых явлений. Для успешного усвоения курса необходимы базовые знания математики, в частности, основ дифференциального и интегрального исчисления, элементарных матричных операций. Проверка качества освоения материала курса предполагается путем тестирования и выполнения заданий по каждой теме, а также итогового тестирования и представления результатов расчетов по итоговому заданию. Для эффективной работы над заданиями необходимы компьютеры с распространенным программным обеспечением, не требующим дополнительных затрат, таких как Microsoft Excel, R. Возможно использование и других программных продуктов. Для решения практических задач могут быть использованы данные, которыми располагают обучаемые, а также общедоступные базы статистических данных. Предполагается содержательная интерпретация всех получаемых результатов.
бесплатно
Data Scientist

Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений

129 900 ₽
clock
16 месяцев,
начало 11 октября
Machine Learning. Basic

С нуля до уверенных Junior компетенций в Машинном обучении. Персональный ментор. Практика на реальных данных.

65 000 ₽
clock
6 месяцев,
начало 29 ноября
Apache Airflow для аналитика
4

Этот курс будет полезен всем кто работает с данными, и хочет познакомиться с новым инструментом. Airflow это, де факто, стандарт современного ETL, многие крупные компании уже внедрили его в свои процессы. После нашего курса вы сможете уверенно пользоваться Airflow и претендовать на новые, интересные задачи.

2 500 ₽
clock
36 часов,
начало 05 октября
Основы машинного обучения
4.2

На курсе дается представление об основных группах методов машинного обучения: классификации, предсказании, кластеризации, ансамблях, рекомендационных системах, глубоком обучении.

40 000 ₽
clock
24 часа,
начало 22 ноября

Рейтинг школ: Машинное обучение

Аналитик данных
4

Практический онлайн-курс, где вы с нуля за 6 месяцев освоите профессию аналитика данных в своем темпе и с обратной связью от опытных экспертов. Изучите все необходимые навыки аналитика и сможете быстро найти перспективную работу или улучшить навыки и получить повышение.  

67 128 ₽
clock
6 месяцев,
начало 05 октября
Python, BI и BigData
4.4

Вы станете экспертом в анализе данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании.

74 904 ₽
clock
6 месяцев,
начало 05 октября
AI - 900: Основы Microsoft Azure AI
4.1

Этот курс знакомит с основными понятиями, касающимися искусственного интеллекта (AI), и службами Microsoft Azure, которые можно использовать для создания решений на базе AI

16 990 ₽
clock
8 ак. ч.,
начало 29 сентября
Data Science & Machine Learning
4.8

09.03.03. Направление: прикладная информатика. Профиль: анализ данных. Программа бакалавриата по аналитике данных и машинному обучению. Стань востребованным IT-специалистом, получи диплом государственного вуза и измени мир с помощью высоких технологий. 

Аналитик данных

• Станьте универсальным аналитиком, который сможет работать в любой сфере• Изучите технологии и получите навыки, востребованные у работодателей

109 500 ₽
clock
10 месяцев,
начало 05 октября
Инженерия машинного обучения
4.8

Станьте ML-инженером — ценным специалистом, решающим задачи бизнеса с помощью нейросетей и методов ML. Разработайте свою первую систему ИИ во время обучения.

480 000 ₽
clock
2 года,
начало По мере набора группы
Machine Learning. Advanced
4.6

Продвинутые приемы и кейсы для практикующих Data Scientist-ов, желающих повысить свой профессиональный уровень до Middle/Senior.

82 500 ₽
clock
5 месяцев,
начало 30 ноября
Машинное обучение на практике
4

Вводный практический курс по машинному обучению. Рассматривается полный цикл построения решения: от выделения исходных данных («.xlsx файл») через построение модели и до объяснения конечному заказчику особенностей данных и специфики полученного результата. Теоретические разделы - классификация, регрессия, предсказания, ансамбли – даются в обзорном режиме, в объёме, необходимом для корректного построения и понимания разбираемых примеров.

40 000 ₽
clock
24 часа,
начало 05 октября
Python, BI и BigData
4.4

Вы станете экспертом в анализе данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании.

74 904 ₽
clock
6 месяцев,
начало 05 октября
Философия искусственного интеллекта
4.6

Вы получите ответы на важные вопросы о «мышлении машин» и поймёте роль философии в развитии ИИ. Определите основные различия естественного и машинного разума, сможете проводить актуальные научные исследования и выступать перед аудиторией.

41 979 ₽
clock
4 месяца,
начало 09 октября
Аналитик данных с нуля до middle
4.6

• Станьте универсальным аналитиком и начните работать уже через полгода обучения• Изучите ключевые инструменты и соберите портфолио для демонстрации будущему работодателю

129 900 ₽
clock
14 месяцев,
начало 05 октября
Прикладной анализ данных в медицинской сфере
4.8

Научитесь извлекать из массивов данных самые значимые. И разрабатывать на их основе инновационные решения для медицины.

Machine Learning. Professional
4.6

Научитесь работать с важнейшими моделями машинного обучения на практике с реальными данными. Курс для людей со знанием высшей математики и знакомых с Python. Подготовка к соревнованиям на Kaggle.

85 000 ₽
clock
5 месяцев,
начало По мере набора группы
Современные подходы к управлению данными
3.9

Этот курс представляет обзор современных способов хранения данных, в том числе хранилищ ключ-значение, документно-ориентированных и потоковых систем управления базами данных, систем распределенного хранения и обработки данных.

27 200 ₽
clock
16 часов,
начало 31 октября
Data Scientist
4.4

Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Вы получите все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения.

Machine Learning с нуля до Junior
4.6

За год подготовитесь к работе ML-инженером: получите необходимую математическую подготовку, освоите Python, научитесь работать с данными и создадите свои первые модели машинного обучения.

112 728 ₽
clock
9 месяцев,
начало 09 октября
Разработка ETL-процессов: пайплайны и хранилища данных
4.6

• Перейдите на следующую ступень профессионального развития для аналитиков• Научитесь извлекать данные и переносить их в хранилища в нужном виде без помощи разработчиков• Получите востребованную за границей специальность

41 300 ₽
clock
4 месяца,
начало 05 октября
Управление IT продуктом
4.8

Станьте для бизнеса незаменимым специалистом, помогающим довести продукт до совершенства и достичь компании успешных финансовых показателей. Для этого вам понадобятся: продуктовое мышление, технологичность, экспертиза в бизнесе.  

640 000 ₽
clock
2 года,
начало 01 сентября
MLOps
4.6

Практический курс по инструментам и технологиям работы с большими данными.

85 000 ₽
clock
5 месяцев,
начало 29 ноября
Машинное обучение с подкреплением: обычное и глубокое
3.8

В этом курсе дается общий обзор метода обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Мы начнем с необходимой математики, рассмотрим базовые алгоритмы RL и поговорим о глубоком обучении с подкреплением (Deep RL), а также о новейших методах машинного обучения, используемых в настоящее время. Мы подробно рассмотрим некоторые применения и расскажем о важнейших достижениях в этой области.

41 900 ₽
clock
30 часов,
начало 05 октября
Профессия Machine Learning Engineer
4.6

Научитесь создавать модели ML и обучать нейронные сети. Освоите анализ данных и в конце курса выберете одну из специализаций: обработку естественного языка или Computer Vision. Сможете устроиться на должность Middle-специалиста.

190 765 ₽
clock
12 месяцев,
начало 09 октября
Deep Learning
4.6

• От персептрона до GAN: только практические кейсы• Добавите 8 проектов в портфолио• Гибкая учебная траектория, поддержка сообщества экспертов, консультации с ментором

31 500 ₽
clock
3 месяца,
начало 08 ноября
Профессия Аналитик данных

Ваш прямой путь в перспективную профессию с нуля: верните себе интерес к работе!

155 880 ₽
clock
10 месяцев,
начало 15 декабря
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики
4.6

• Курс для тех, кто хочет получить прикладной опыт создания работающих нейронных сетей • Закладываем фундамент для развития на уровне middle

49 000 ₽
clock
10 месяцев,
начало 05 октября
Machine Learning
4.4

Пришло время заняться Machine Learning

Machine Learning и Deep Learning
4.4

Комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения от классических моделей до нейронных сетей

63 000 ₽
clock
20 недель,
начало 15 декабря
Курс по нейронным сетям
4.4

Самая востребованная технология искусственного интеллекта

41 400 ₽
clock
10 недель,
начало 15 декабря
Машинное обучение
4.2

Цель курса состоит в получении и закреплении теоретических и практических знаний, необходимых для решения прикладных задач машинного обучения с учителем.

бесплатно
clock
10 недель, от 5 до 6 часов в неделю,
начало 05 октября
Искусственный интеллект на Python
4.4

Машинное обучение. Анализ данных. Работа с библиотеками numpy, pandas, matplotlib, sklearn, pytorch

бесплатно
clock
144 занятия,
начало 10 октября
Как найти себя в сфере машинного обучения
4.2

Курс будет полезен всем, кто хочет развиваться в сфере машинного обучения и разбираться в вопросах искусственного интеллекта (ИИ). 

бесплатно
clock
1.5 часа,
начало По мере набора группы
Нейронные сети
4.2

Теория нейронных сетей – раздел искусственного интеллекта, в котором рассматриваются семейства обучаемых и самообучающихся моделей и алгоритмов, инспирированных биологическими сетями нейронов. Благодаря своей адаптивности искусственные нейронные сети оказываются эффективным, а в ряде случаев незаменимым инструментом в решении таких задач машинного обучения, как аппроксимация функций, распознавание образов, кластеризация данных, компьютерное зрение и адаптивное управление. Курс «Нейронные сети» посвящен изучению математических основ теории нейронных сетей, приводятся краткая история теории нейронных сетей, математические модели нейросетевых архитектур, постановка задачи обучения и методы ее решения, рассматриваются особенности организации процесса обучения и применения нейронных сетей для решения практических задач. Изложение ведется строгим математическим языком, сопровождается множеством формул и математических выкладок. Для изучения данного курса требуются знания университетских курсов математического анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики. Желательны базовые знания методов оптимизации и прикладного статистического анализа данных. Цель курса состоит в получении и закреплении теоретических и практических знаний, необходимых для решения прикладных задач обработки данных с  использованием нейронных сетей. Курс ориентирован на студентов и аспирантов, обучающихся по направлению Прикладная математика и информатика, а также на исследователей, интересующиеся наукой о данных и применяющих машинное обучение и нейронные сети в своей научной и практической деятельности.

бесплатно
clock
10 недель,
начало 05 октября
Искусственный интеллект на Python
4.4

Машинное обучение. Анализ данных. Работа с библиотеками numpy, pandas, matplotlib, sklearn, pytorch

бесплатно
clock
144 занятия,
начало 10 октября
Проектируем умные устройства: как не остаться без работы через 10 лет
4.2

Онлайн курс. Интернет вещей, или IoT, 一 одна из наиболее привлекательных областей IT за пределами привычного цифрового пространства. Она востребована на уровне частного использования (умный дом), в промышленности (автоматизированные линии сборки, сельское хозяйство, нефтегазовая отрасль и металлургия), в городской среде, и, конечно же, в космосе и оборонной промышленности. Но прогресс не стоит на месте, и даже в такой концепции возникают новые направления.

бесплатно
clock
1.5 часа,
начало По мере набора группы
Машинное обучение и анализ данных
4.2

В этом курсе расскажем и наглядно покажем современные подходы к статистической обработке данных и построению моделей в машинном обучении.

бесплатно
clock
11 недель,
начало 05 октября
Прикладной статистический анализ
4.2

Целью курса являются освоение базовых основ статистической методологии сбора данных об исследуемых явлениях, представления полученной на их основе информации в виде статистических моделей и формирования выводов, направленных на решение практических задач. В ходе освоения курса будут получены навыки получения и сжатия информации до объемов, обеспечивающих ее осмысление, измерения параметров формируемых статистических моделей различного вида, проверки предположений о природе анализируемых явлений. Для успешного усвоения курса необходимы базовые знания математики, в частности, основ дифференциального и интегрального исчисления, элементарных матричных операций. Проверка качества освоения материала курса предполагается путем тестирования и выполнения заданий по каждой теме, а также итогового тестирования и представления результатов расчетов по итоговому заданию. Для эффективной работы над заданиями необходимы компьютеры с распространенным программным обеспечением, не требующим дополнительных затрат, таких как Microsoft Excel, R. Возможно использование и других программных продуктов. Для решения практических задач могут быть использованы данные, которыми располагают обучаемые, а также общедоступные базы статистических данных. Предполагается содержательная интерпретация всех получаемых результатов.

бесплатно
clock
10 недель,
начало 05 октября
Современная тепловизионная диагностика объектов капитального строительства и инженерных систем
4.2

Курс разработан Санкт-Петербургским политехническим университетом Петра Великого совместно с Вологодским государственным университетом.

бесплатно
clock
13 недель, от 7 до 8 часов в неделю,
начало 05 октября
Математические и инструментальные методы машинного обучения
4.2

Курс посвящён изучению основных методов машинного обучения, используемых для факторного, кластерного и классификационного анализов. В ходе обучения, слушатели смогут освоить основные подходы и получить навыки решения практических задач поиска закономерностей в сырых данных.

бесплатно
clock
10 недель, от 2 до 5 часов в неделю,
начало 05 октября
Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть
4.4

Узнайте, как устроены нейросети, в каких сферах они применяются и самостоятельно обучите математическую модель

Основы нейроинформатики и машинного обучения
4.2

В курсе рассматриваются основные разделы машинного обучения как элемента общего направления искусственного интеллекта. Особое внимание уделено основным задачам и определениям машинного обучения, включая индуктивное и дедуктивное обучение, обучение с учителем и без учителя. Рассмотрены основные методы и модели машинного обучения, включая метод ближайших соседей, деревья решений, нейронные сети. Даются понятия объяснительного интеллекта. Изучение курса опирается на знания в области теории вероятностей и математической статистики, линейной алгебры и методов оптимизации.

бесплатно
clock
13 недель, от 5 до 6 часов в неделю,
начало 05 октября
Введение в искусственный интеллект
4.2

Данный курс является вводным и знакомит слушателей с основами науки о данных и принципами работы искусственного интеллекта. Курс будет интересен и полезен не только тем, кто уже знаком с основами анализа данных и программированием, но и тем, кто не имеет бэкграунда в этой области.

бесплатно
clock
12 недель,
начало 05 октября
AI разработчик
4.2

Продвинутый курс по искусственному интеллекту для тех, кто хочет занять свое место на переднем крае инноваций.

Основы машинного обучения
4.2

Курс посвящён основам анализа данных и машинного обучения. По результатам слушатели освоят способы предобработки и визуализации данных, изучат основные методы машинного обучения (линейные, метрические, решающие деревья и их композиции), научатся оценивать качество моделей. Курс пригодится всем, кто хочет «с нуля» погрузиться в область машинного обучения, получить первые практические навыки и начать применять их для решения собственных задач по извлечению пользы из данных.

бесплатно
clock
11 недель,
начало 05 октября
Компьютерное зрение
4.2

Курс «Сбор и анализ данных в Python» поможет овладеть навыками Data Culture. 

бесплатно
clock
11 недель,
начало 05 октября
Основы искусственного интеллекта
4

В настоящее время тематика искусственного интеллекта (ИИ) находится в пиковой точке своего развития благодаря применению уникальных технологий ИИ во многих сферах человеческой деятельности. Использование методов ИИ в широком спектре научных...

бесплатно
clock
15 недель,
начало 05 октября
Deep Learning
4.4

Курс для начинающих программистов, аналитиков и студентов технических специальностей, желающих разобраться с нуля, как строить современные решения на основе методов глубокого обучения.

нет данных
clock
4 месяца,
начало По мере набора группы
Компьютерное зрение
4.4

Вы освоите принципы машинного обучения в области компьютерного зрения и сможете решать индустриальные задачи, используя открытые датасеты.

нет данных
clock
4 месяца,
начало По мере набора группы
4.8
рейтинг подборки
Ваша оценка:
Фильтры
С сертификатом
Можно в рассрочку