Максим Медведев
Специалист по нейросетям

Курсы по нейронным сетям с нуля

7
По рейтингуПо цене
Специалист по нейронным сетям
Школа: Skillfactory
Рейтинг
9.84
Длительность
2 года
Цена курса
197 676 ₽
Рассрочка
5 491 ₽

О курсе:

Освойте самую востребованную профессию в анализе данных. Работайте удаленно из любой точки мира. Проектируйте и обучайте ML-модели, включая нейронные сети. Получите доступ ко всем льготам для айтишников. Зарабатывайте от 180 000 ₽. Менторы и координаторы помогут стать хорошим специалистом и дойти до конца.

Вы научитесь

  • Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных
  • Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет
  • Управлять данными в базах данных на языке SQL, а также работать с данными, представленными в специальных форматах
  • Проводить разведывательный анализ и проверку гипотез с помощью Python
  • Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи

Преимущества

  • Карьерная консультация
  • Тренажер собеседований
  • Ревью резюме
  • Занимайтесь в своем темпе
  • Все менторы — опытные практики из IT-индустрии
  • Сертификат об успешном окончании курса
Профессия data scientist
Школа: ProductStar
Рейтинг
9.76
Длительность
10 месяцев
Цена курса
129 600 ₽
Рассрочка
6 000 ₽

О курсе:

Освойте самую востребованную профессию Data Science с нуля. Ученики образовательного курса получат все необходимые навыки в программировании, математике, машинном обучении для быстрого старта в профессии еще во время обучения. Специалисты из Google, Amazon, Epam, Booking, Яндекса, Сбера и многих других передовых компаний.

Чему вы научитесь

  • Использовать Python для анализа данных

Автоматизировать работу с большими массивами, получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, сделанные на основании данных

  • Строить модели машинного обучения

Подготавливать данные и быстро строить на них ML-модели. Проверять гипотезы, строить рекомендательную систему и нейронную сеть, выявлять скрытые аномалии в данных

  • Работать с SQL

Научитесь писать запросы, работать с базами данных, извлекать и обрабатывать информацию

  • Использовать сложную математику для Data Science

Освоите математические функции для работы с моделями данных, машинным обучением и нейронными сетями

Преимущества

  • Трудоустройство в процессе обучения
  • Создатели и спикеры курса - эксперты из Amazon, Yandex и Skyeng
  • Стажировки в компаниях-партнерах
  • Выпускники получают электронный сертификат об успешном прохождении курса
  • Уровень: с нуля
Профессия Data Scientist
Школа: Skillfactory
Рейтинг
9.64
Длительность
24 месяца
Цена курса
197 676 ₽
Рассрочка
5 491 ₽

О курсе:

Освойте самую востребованную профессию в анализе данных. Работайте удаленно из любой точки мира. Зарабатывайте от 180 000 ₽. Специализируйтесь в узкой нише Data Science. Получите доступ ко всем льготам для айтишников. Сможете улучшить системы рекомендаций в соцсетях и сервисах. Занимайтесь в своем темпе: 15 минут или 2 часа в день.

Вам подойдет этот курс, если вы:

  • Новичок

Программа рассчитана на обучение науке о данных с нуля. Вы начнете с SQL и Python. Получите необходимую теорию по математике, статистике и теории вероятности и отработаете ее на практике. А через год легко сможете решать задачи и устроитесь на новую работу.

  • Программист

Научитесь работать с моделями машинного обучения, анализировать данные на Python и прокачаете аналитическое мышление.

  • Аналитик

Начнете анализировать данные на продвинутом уровне, автоматизировать процесс сбора данных. Научитесь обучать модели и делать прогнозы, а также применять это для решения бизнес-задач.

Преимущества

  • Персональный тьютор
  • Реальные проекты в портфолио
  • Участие в стажировках и хакатонах
  • Шанс получить оффер от компании-заказчика
  • Опыт работы над проектом в команде
  • Создание резюме
  • Гибкий формат обучения
  • 5 видов практики
Data Scientist
Школа: ProductStar
Рейтинг
9.44
Длительность
6 месяцев
Цена курса
95 175 ₽
Рассрочка
4 406 ₽

О курсе:

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

На курсе «Data Scientist» вы научитесь:

  • Работать с SQL
  • Использовать Python и библиотеки анализа данных
  • Строить модели машинного обучения
  • Использовать сложную математику для Data Science

Преимущества

  • Доступ к материалам навсегда
  • Акцент на практику
  • Интенсивный курс
  • Выпускники получают электронный сертификат об успешном прохождении курса
  • Сопровождение ментором
  • Трудоустройство в процессе обучения
Курс по нейронным сетям
Школа: Skillfactory
Рейтинг
9.40
Длительность
10 недель
Цена курса
38 900 ₽
Рассрочка
-

О курсе:

Вы сможете пройти этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем. Курс познакомит вас с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими. Уроки с упором на практику. Формат: онлайн. Узнать больше о профессии можно в блоге.

По итогам курса вы:

  • Научитесь применять алгоритмы deep learning для решения бизнес-задач
  • Углубите знания Data Science
  • Обучите 7 нейронных сетей
  • Поучаствуйте в командных соревнованиях на Kaggle

Преимущества

  • Курс даст полное понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning
  • Самостоятельное реализованные проекты в ваше резюме/портфолио
  • Консультации с ментором в течение обучения
  • Сертификат о прохождении курса, при необходимости на английском языке
  • Реферальная программа
  • Программы лояльности
Профессия Machine Learning Engineer
Школа: Skillbox
Рейтинг
9.34
Длительность
12 месяцев
Цена курса
181 505 ₽
Рассрочка
5 855 ₽

О курсе:

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. Через 9 месяцев сможете трудоустроиться ML-инженером, параллельно продолжите проходить курс и дорастёте до уровня Middle. 6 месяцев бесплатно — первый платёж через полгода. Обратная связь-работаете с куратором. Консультант поможет написать сопроводительное письмо и подготовить к собеседованию. Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью.

Чему вы научитесь

  • Строить модели машинного обучения
  • Обучать нейронные сети
  • Использовать ML-алгоритмы
  • Работать с инструментами анализа данных
  • Извлекать данные из различных источников
  • Настраивать инфраструктуру

Преимущества

  • Трудоустройство через 9 месяцев
  • Авторы курса дата-сайентисты из Сбера, Wrike, VISA
  • Доступ навсегда — к курсу и чату в Telegram
  • Составление резюме
  • Карьерные консультации
  • Удостоверение о повышении квалификации
Data Scientist: с нуля до middle
Школа: Нетология
Рейтинг
9.20
Длительность
20 месяцев
Цена курса
179 600 ₽
Рассрочка
5 250 ₽

О курсе:

На курсе вы научитесь не только работать с аналитикой, нейросетями, Big Data, но и освоите ключевые soft skills: коммуникацию в команде, целеполагание и эмоциональный интеллект. Построите карьеру в анализе данных и обучении нейронных сетей. Добавите более 14 проектов в портфолио. Сможете искать работу в новой сфере уже через 8 месяцев обучения. Разберётесь в специфике работы с табличными данными, анализе медицинских текстов и изображений, решите реальные задачи при поддержке специалистов в сфере анализа медданных. Центр развития карьеры научит составлять резюме.

Чему вы научитесь

  • Работать с SQL
  • Использовать Python и библиотеки
  • Проверять данные и определять проблемы
  • Обучать многослойные нейронные сети и строить модели машинного обучения
  • Применять математику в алгоритмах
  • Лидировать Data-проекты, работать в команде и находить общий язык с заказчиком

Преимущества

  • Диплом о профессиональной переподготовке
  • Трудоустройство
  • Преподаватели — эксперты ведущих компаний
  • Составление резюме
  • Воркшопы и много практики
  • Внутренние митапы

Описание

Нейросети – это элемент систем искусственного интеллекта, созданный для решения разнообразных задач, от аналитики изображений до генерации текстов. Многие платформы, вроде ChatGPT от OpenAI или Diffusion, используют мощь нейронных сетей для обработки запросов и создания контента.

Специалист по нейронным сетям занимается созданием и обучением моделей искусственного интеллекта для решения различных задач — от аналитики текстов на сайтах и изображений до генерации контента и маркетинга. С помощью алгоритмов и сетей, таких как ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) и других, они отвечают на запросы бизнеса, связанные с анализом данных (data) и созданием решений на их основе.

ChatGPT, например, может быть использован для автоматизации обработки клиентских запросов в службе поддержки, обеспечивая быстрые и точные ответы. Другие применения ChatGPT включают в себя создание автоматизированных новостных рассылок, подборку контента на основе интересов пользователя и даже автоматическую модерацию комментариев на платформах социальных медиа.

В маркетинговых целях ChatGPT может быть задействован для создания динамичных рекламных копий или даже полноценных маркетинговых кампаний на основе данных о поведении пользователей. Кроме того, существуют специализированные версии ChatGPT, которые могут анализировать большие наборы данных и предоставлять синтезированные отчеты для принятия бизнес-решений.

Необходимые навыки

  1. Программирование: Освоить язык программирования, чаще всего Python, является ключевой задачей.
  2. Математика: Основы математической статистики и линейной алгебры.
  3. Машинное обучение: Понимание принципов работы алгоритмов и сетей.
  4. Обработка данных: Умение работать с большими массивами данных.
  5. Аналитика: Способность анализировать и интерпретировать результаты.
  6. Практические навыки: Возможность применять теоретические знания на практике.

Обучение

Для начала вы можете пройти онлайн-курс, такой как предлагаемый школой "Нетология". Программа обычно длится несколько месяцев и включает в себя видеоуроки, домашние задания и практические задачи. Стоимость курса может варьироваться, но часто есть возможность рассрочки или получения бесплатного доступа на определенный период. По окончании курса студенты получают сертификат, который может быть полезным для дальнейшей карьеры. После прохождения начальных курсов и получения базовых навыков, можно перейти к более углубленному изучению сферы. Здесь midjourney может быть своего рода "трамплином" для дальнейшего роста. В таких программах, обычно, больше внимания уделяется реальным кейсам и примерам из практики.

Кому подойдет

Если вы любите аналитику, программирование и всегда хотели узнать, как работают алгоритмы искусственного интеллекта, эта профессия для вас. Возможность заработка в данной сфере также является привлекательной: в зависимости от уровня экспертизы, зарплата может достигать нескольких сотен тысяч рублей в месяц.

Работа и карьера

Востребованность специалиста по нейросетям растет с каждым месяцем. Они могут работать в сфере бизнеса, маркетинга, дизайна, а также в научных исследованиях. Заработок специалиста зависит от его опыта, места работы и сложности решаемых задач.

На практике, специалисты могут создавать AI для генерации текста, обработки изображений, а также для анализа и предсказания данных в бизнесе. Подобные системы могут использоваться для автоматического ответа на запросы пользователей в чате (например, с помощью системы ChatGPT) или для автоматической генерации маркетингового контента.

Заключение

Специалист по нейронным сетям — это не просто модная профессия, это уникальная работа, которая формирует будущее технологий. Ваш путь может начаться с базового онлайн-курса и закончиться созданием собственных алгоритмов и решений на уровне экспертов. Освоив эту профессию, вы получите доступ к широкому спектру возможностей, от академической карьеры до запуска собственного стартапа в сфере ИИ.

Частые вопросы

Какие предметы являются базовыми для изучения нейронных сетей?

Изучение нейронных сетей требует фундаментальных знаний в ряде научных и технических дисциплин. Вот несколько ключевых предметов, которые считаются базовыми: математика, программирование (Python, алгоритмы и структуры данных, программирование на GPU), машинное обучение, основы нейронных сетей.

Какие программные языки необходимо освоить для работы с нейронными сетями?

Работа с нейронными сетями обычно требует знания одного или нескольких программных языков, а также библиотек и фреймворков, которые предлагают эти языки. Вот некоторые из наиболее популярных: Python, R, Java, C++, Julia, MATLAB, JavaScript, В зависимости от вашей специализации и области применения, один язык может быть более подходящим, чем другой. Однако, Python чаще всего является "языком выбора" в современных исследованиях и промышленных проектах по нейронным сетям.

Какие практические навыки необходимы для работы со специализированным оборудованием, таким как GPU?

Работа со специализированным оборудованием, включая графические процессоры (GPU), требует ряда практических навыков: основы работы с GPU (понимание архитектуры GPU, установка и конфигурация ), программирование и оптимизация, интеграция с фреймворками машинного обучения, практические навыки (управление ресурсами, отладка, DevOps и MLOps).

Каковы основные типы нейронных сетей?

Нейронные сети бывают разных типов, каждый из которых оптимизирован для решения определенных задач. Вот некоторые из основных типов нейронных сетей: Полносвязные нейронные сети (Dense или Feedforward Neural Networks), Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNNs), Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNNs), Долгосрочно-краткосрочные памятьные сети (Long Short-Term Memory, LSTM) и GRU (Gated Recurrent Unit), Сети с самоорганизующимися картами (Self-Organizing Maps, SOMs), Сети Гопфилда (Hopfield Networks), Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GANs), Трансформеры (Transformers).

Как можно применять нейронные сети в реальных проектах и промышленности?

Нейронные сети нашли применение в различных отраслях промышленности и сферах жизни. Вот некоторые примеры: здравоохранение, автомобильная промышленность, финансовая сфера, розничная торговля, медиа и развлечения, образование, интернет и социальные сети и тд.

Какие существуют методы оптимизации и обучения нейронных сетей?

Методы оптимизации и обучения нейронных сетей разнообразны и имеют различные особенности. Один из самых популярных методов оптимизации — это градиентный спуск и его вариации, такие как стохастический градиентный спуск (SGD), Adam и RMSprop. Эти методы используются для минимизации функции потерь, что ведёт к более эффективным и точным моделям. Также широко применяются методы регуляризации, такие как L1 и L2 регуляризация, dropout и batch normalization, чтобы предотвратить переобучение сети на тренировочных данных. Это позволяет модели лучше обобщать результаты на новые, неизвестные данные.

Как оценить эффективность и точность модели нейронной сети?

Оценка эффективности и точности модели нейронной сети — это сложный и многофакторный процесс, который зависит от конкретной задачи, для которой модель разрабатывается. Один из наиболее распространенных способов — использование функции потерь (loss function), которая квантифицирует разницу между предсказаниями модели и реальными значениями на тренировочных и тестовых данных. Минимизация этой функции часто является основной целью при обучении.

В каких отраслях наиболее востребованы специалисты по нейронным сетям?

Специалисты по нейронным сетям востребованы во многих отраслях, поскольку эта технология имеет широкий спектр применений. Ниже приведены некоторые из этих отраслей: технологические компании и ИТ, медицина и здравоохранение, финансы, автомобильная промышленность, производство, энергетика, маркетинг и реклама, розничная торговля, искусство и развлечения.

Что такое сверточные и рекуррентные нейронные сети?

Сверточные нейронные сети (CNN) особенно эффективны в задачах обработки изображений, видео и других данных с пространственной структурой. Они используют специализированные слои, называемые сверточными, для автоматического и адаптивного извлечения признаков из данных. Рекуррентные нейронные сети (RNN) подходят для работы с последовательными данными, такими как временные ряды или текст. Они содержат циклические связи, что позволяет им учитывать предыдущие значения в последовательности для каждого нового входа.

Существуют ли стандарты или рекомендации по этике и безопасности в области нейронных сетей?

Да, появляются все больше стандартов и рекомендаций по этике и безопасности. Это включает в себя принципы, как правило, устанавливающие четкие рамки для прозрачности, несмещенности, приватности данных и ответственного использования технологии. Организации, такие как OpenAI, AI Now Institute и IEEE, работают над созданием таких стандартов.

Какие существуют инструменты для визуализации и интерпретации данных и моделей в нейронных сетях?

Инструменты типа TensorBoard, Matplotlib или Seaborn используются для визуализации характеристик обучения и структуры сети. Для интерпретации моделей могут применяться методы, такие как LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) или SHAP (Shapley Additive Explanations).

Какие новые тенденции и исследования сейчас актуальны в области нейронных сетей?

Актуальными темами остаются обучение с подкреплением, трансформеры, нейронные сети на графах, и федеративное обучение. Особый интерес вызывают исследования по энергоэффективности и по созданию моделей, способных обучаться на меньших датасетах.

Какова роль больших данных в обучении и функционировании нейронных сетей?

Большие данные играют ключевую роль, так как они позволяют нейронным сетям выявить сложные закономерности и повысить точность прогнозов. Однако с развитием методов типа transfer learning и few-shot learning увеличивается возможность эффективного обучения на меньших наборах данных.

Какие перспективы карьерного роста существуют для специалиста по нейронным сетям?

Карьерный рост может быть разнообразным: от ролей научных сотрудников и инженеров данных до позиций ведущих архитекторов и менеджеров проектов в области ИИ. Специалисты также могут работать в академической среде или основать собственные стартапы.

Теги

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.