Курсы обучения по нейросетям

Получите одну из самых востребованных IT-профессий. Машинное обучение от профессиональных преподавателей.

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

Разработан совместно с заведующим кафедрой мат. логики и теории алгоритмов МГУ им. М.В. Ломоносова→ Научитесь создавать прогнозные модели для бизнеса→ Тренируйтесь на реальных проектах и кейсах→ Начните работать удаленно из любой точки мира

• Постройте карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей• Начните работать по специальности уже через полгода обучения

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.

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.

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.

Цель этого курса - познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения и нейронных сетей в интерактивном формате. В течение курса вам будет предложено несколько практических заданий. Последним заданием является итоговый практический проект. По итогам курса будет выдан сертификат об окончании школы, дающий льготы при поступлении в бакалавриат и магистратуру ФПМИ МФТИ.

Курс «Основы искусственного интеллекта» направлен на первичное знакомство с искусственным интеллектом, анализом данных, машинным обучением. Он поможет освоить классы и методы основных решаемых на сегодняшний день задач искусственного интеллекта и их приложений. 

Цель этого курса - познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения и нейронных сетей в интерактивном формате. В течение курса вам будет предложено несколько практических заданий. Последним заданием является итоговый практический проект. По итогам курса будет выдан сертификат об окончании школы, дающий льготы при поступлении в бакалавриат и магистратуру ФПМИ МФТИ. Базовый поток предназначен для тех, кто делает первые шаги в Data Science. Значительная часть курса отведена языку Python, библиотекам анализа данных и математике для Data Science Во второй половине мы поговорим об общей теории нейронных сетей, а также о нейронных сетях в компьютерном зрении

Онлайн-курс «Анализ текстовых данных» посвящён обработке текстов методами машинного обучения. В ходе обучения слушатели курса узнают о различных задачах, связанных с анализом текстов, освоят методы предобработки текстовых данных, изучат основные подходы к решению задач на основе классического машинного обучения и глубоких нейронный сетей.

Курс поможет углубить знания в области больших данных и машинного обучения, а также изучить применение Data Science на примерах практики передовых компаний.

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.