ТОП-50: Лучшие Курсы по Нейронным Сетям и Deep Learning для Начинающих [2020]

Рисунок, Сделанный Нейросетью

Привет, дружище! На связи Шаполов Алексей. В этой статье ты найдёшь только самые лучшие курсы по нейронным сетям и Deep Learning для начинающих с нуля.

Готов приступить к обучению? Тогда погнали!

А ты знал, что, по данным HH.ru (HeadHunter Russia), специалисты по Data Science и искусственному интеллекту зарабатывают более 100 000 рублей в месяц?

Также рекомендую тебе прочитать мою подборку: «ТОП-37: Лучшие Курсы Машинного Обучения [Machine Learning] в 2020 Году»!

ТОП-50 Лучших Курсов и Статей по Нейронным Сетям и Deep Learning

№1. Нейронные сети и Deep Learning

Кто проводит курс: онлайн-университет SkillFactory.

Сколько длится: 10 недель.

Что ты узнаешь и чему научишься из курса: программировать глубокие нейронные сети и автоматизировать многие рабочие процессы с помощью искусственного интеллекта.

Программа курса
Введение в искусственные нейронные сети
Создаём нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python
Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
Создаём модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras
Свёрточные нейронные сети
Распознаём изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети
Оптимизация нейронной сети
Улучшаем 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)
Создаём нейросеть для работы с естественным языком
Сегментация и Детектирование объектов
Проектируем нейронную сеть для сегментации и обучаем нейросеть решать задачу детекции
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
Создаём агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма
What's next? Продвинутые нейронные сети
Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаём нейросеть GAN для генерации изображений

Стоимость: 2 454 рубля в месяц.

Отзывы:

Перейти к курсу

№2. Machine Learning PRO + Deep Learning

Кто проводит курс: онлайн-университет SkillFactory.

Сколько длится: 20 недель.

Что ты узнаешь и чему научишься из курса: работать с нейронными сетями и машинным обучением.

Программа курса:

  • Введение в машинное обучение
  • Методы предобработки данных
  • Регрессия
  • Кластеризация
  • Tree-based алгоритмы: введение в деревья
  • Tree-based алгоритмы: ансамбли
  • Оценка качества алгоритмов
  • Временные ряды в машинном обучении
  • Рекомендательные системы
  • Финальный хакатон
  • Введение в искусственные нейронные сети
  • Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
  • Сверточные нейронные сети
  • Оптимизация нейронной сети
  • Transfer learning & Fine-tuning
  • Сегментация изображений
  • Детектирование объектов
  • Введение в NLP и Word Embeddings
  • Рекуррентные нейронные сети
  • Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
  • What’s next?

Стоимость: 3 329 рублей в месяц.

Перейти к курсу

№3. Deep Learning: глубокое обучение от персептрона до новейших концепций

Кто проводит курс: онлайн-университет «Нетология».

Сколько длится: 1,5 месяца.

Что ты узнаешь и чему научишься из курса:

  • Работать с многомерными свёртками. Padding & stride, Pooling и LeNet. AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet и DenseNet станут для тебя рабочими инструментами, а не запросами в поисковике
  • Управлять историей. И это не только про твой прогресс в обучении: ты овладеешь 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
  • State-of-art сегментации. Будешь готов к прикладным задачам: Object Detection, Object Localization, Bounding boxes и AnchorBoxes. Углубишься в CNN
  • Отличать дискриминатор от генератора. Обучишь генератор выбирать данные из линейной регрессии. Реализуешь  сеть генерации покемонов и обучишь её

Твои результаты после прохождения курса:

  • Применил все 5 методов градиентного спуска к логистической регрессии. Реализовал график функции потерь в зависимости от эпохи
  • Обучил многослойный персептрон с DroupOut и регуляризацией
  • Построил модель авторегрессии и спрогнозировал функцию синус
  • Реализовал собственную RNN Cell и обучил языковую модель
  • Выбрал оптимальную Encoder-Decoder архитектуру для задачи внимания (Attention)
  • Реализовал State-of-art сегментацию для задач Object DetectionПрименил FCN и UNet к задаче сегментации
  • Реализовал распознавание номеров домов
  • Предсказал вероятность выпадения следующего слова на основе цепей Маркова
  • Реализовал и обучил сеть генерации покемонов

Стоимость: 31 500 рублей.

Отзывы:

Перейти к курсу

№4. Обучение Machine Learning с менторской поддержкой

Кто проводит курс: онлайн-университет SkillFactory.

Сколько длится: 12 недель.

Что ты узнаешь и чему научишься из курса: изучишь принципы математических алгоритмов, современные библиотеки, feature engineering, оценку моделей и другие вещи, необходимые в работе специалиста по машинному обучению. В конце — используешь полученные знания на практике и создашь реальный проект.

Программа курса
Введение в машинное обучение
Знакомимся с основными задачами и методами machine learning, изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом.

Решаем 50+ задач на закрепление темы
Методы предобработки данных
Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering.

Решаем 60+ задач на закрепление темы
Регрессия
Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии.
Кластеризация
Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML.
Tree-based алгоритмы: введение в деревья
Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии.
Tree-based алгоритмы: ансамбли
Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии.

Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели.
Оценка качества алгоритмов
Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения.
Временные ряды в машинном обучении
Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров.
Рекомендательные системы
Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели.
Финальный хакатон
Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle.

Стоимость: 2 246 рублей в месяц.

Перейти к курсу

№5. Математика + Machine Learning для Data Science

Кто проводит курс: онлайн-университет SkillFactory.

Сколько длится: 20 недель.

Программа курса:

  • Линейная алгебра
  • Основы матанализа
  • Основы теории вероятности и статистики
  • Временные ряды и прочие математические методы
  • Введение в машинное обучение
  • Методы предобработки данных
  • Регрессия
  • Кластеризация
  • Tree-based алгоритмы: введение в деревья
  • Tree-based алгоритмы: ансамбли
  • Оценка качества алгоритмов
  • Временные ряды в машинном обучении
  • Рекомендательные системы
  • Финальный хакатон

Стоимость: 2 454 рублей в месяц.

Перейти к курсу

№6. Профессия Data Scientist: машинное обучение

Кто проводит курс: онлайн-университет SkillBox.

Сколько длится: 13 месяцев.

Что ты узнаешь и чему научишься из курса:

  • Программировать на Python
  • Визуализировать данные
  • Работать с библиотеками и базами данных. Освоишь базы данных MongoDB, PostgreSQL, SQLite3, научишься работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib
  • Применять нейронные сети для решения реальных задач
  • Строить модели машинного обучения
  • Писать рекомендательные системы
Программа курса
Аналитика. Начальный уровень
Введение.
Основы Python: базовые структуры данных.
Основы Python: циклы и условия.
Основы Python: функции.
Основы Python: классы и объекты.
Основы Python: исключения.
Библиотека NumPy. Часть 1.
Библиотека NumPy. Часть 2.
Библиотека pandas. Часть 1.
Библиотека pandas. Часть 2.
Визуализация данных с помощью matplotlib.
Чтение и запись данных.
Введение в SQL.
Работа со строками.
Статистика и теория вероятностей
Основы статистики и теории вероятностей.
Машинное обучение. Начальный уровень
Основные концепции Machine Learning (ML).
Жизненный цикл ML-проекта.
Регрессия.
Классификация.
Кластеризация
Дополнительные техники.
Знакомство с Kaggle.
Математика для Data Science
Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты.
Функции одной переменной, их свойства и графики.
Интерполяция и полиномы.
Аппроксимация и преобразования функций.
Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
Линейные функции.
Матрицы и координаты.
Линейные уравнения.
Производная функции одной переменной.
Производная по направлению и градиент + частные производные.
Линейная регрессия.
Собственные векторы и значения. Определитель.
Разложения матриц.
Машинное обучение. Средний уровень
Введение в нейронные сети.
Обучение нейронных сетей.
Нейронные сети на практике.
Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений.
Семантическая сегментация. Часть 1. Слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN).
Семантическая сегментация. Часть 2. Продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации.
Детектирование объектов.
От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer.
Генеративные состязательные сети.
Введение в NLP.
NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов.
NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer.
Обучение с подкреплением. Q-Learning.
Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning.
Ускорение и оптимизация нейронных сетей.
Внедрение в DL моделей в Production.
Рекомендательные системы.
Вывод моделей машинного обучения в production, post production и мониторинг.
Универсальные знания программиста
Как стать первоклассным программистом.
Как искать заказы на разработку.
Личный бренд разработчика.
Photoshop для программиста.
Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах.
The state of soft skills.
Как мы создавали карту развития для разработчиков.
Как общаться по email и эффективно работать с почтой.
Повышение своей эффективности.
Спор о первом языке программирования.
Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий.
Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей.
Английский для IT-специалистов
IT Resume and CV.
Job interview: questions and answers.
Teamwork.
Workplace communication.
Business letter.
Software development.
System concept development and SRS.
Design.
Development and Testing.
Deployment and Maintenance.

Стоимость: 98 333 59 000 рублей.

Отзывы:

Перейти к курсу

№7. Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

Кто проводит курс: онлайн-университет «Нетология».

Сколько длится: 5 месяцев.

Что ты узнаешь и чему научишься из курса:

  • Формулировать задачу для data science-проекта. Выдвигать идеи и гипотезы и составлять план решения задачи
  • Подбирать алгоритмы и метрики под задачу для разных моделей. На примерах изучишь основные алгоритмы и узнаешь, в каких случаях их использовать
  • Строить модели машинного обучения с помощью библиотеки Sklearn. Рассмотришь примеры кода обучения, научишься применять знания на практике
  • Оценивать качество моделей машинного обучения. Ознакомишься с подходами предотвращения переобучения, изучишь методы оценки
  • Интерпретировать результаты и составлять отчёт об исследовании. Научишься сравнивать алгоритмы на готовых датасетах, определять методы улучшения качества

Программа курса:

  • Построение модели
  • Работа с заказчиком
  • Рекомендательные системы
  • Компьютерное зрение
  • Обработка естественного языка (NLP)
  • Временные ряды
  • Итоговый хакатон
  • Дипломная работа

Стоимость: 75 000 52 500 рублей.

Перейти к курсу

№8. Факультет искусственного интеллекта

Кто проводит курс: онлайн-университет GeekBrains совместно с Mail.ru Group.

Сколько длится: 18 месяцев.

Навыки, которые ты получишь в ходе прохождения курса:

  • Навыки программирования на Python
  • Знание алгоритмов и структур данных
  • Умение работать в Linux и операционных системах
  • Навыки проектирования архитектуры, использования шаблонов проектирования singletone, adapter, factory, dependency injection и пр.
  • Умение писать «чистый» код
  • Навыки работы с нейронными сетями
  • Методы машинного обучения
  • Умение решать задачи машинного зрения и распознавания естественного языка
  • Умение применять теорию вероятности и математическую статистику
  • Знание линейной алгебры, математического анализа и методов оптимизации

Программа курса:

  • Как учиться эффективно. Видеокурс от методистов GeekUniversity
  • Основы языка Python
  • Введение в Linux и облачные вычисления
  • Базы данных
  • Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
  • Методы сбора и обработки данных из сети Интернет
  • Введение в математический анализ
  • Теория вероятностей и математическая статистика
  • Методы оптимизации
  • Алгоритмы анализа данных
  • Линейная алгебра
  • Библиотеки Python для Data Science: продолжение
  • Машинное обучение в бизнесе
  • Рекомендательные системы
  • Системы машинного обучения в Production
  • Введение в нейронные сети
  • Фреймворки для разработки искусственных нейронных сетей
  • Введение в обработку естественного языка
  • Введение в компьютерное зрение
  • Спортивный анализ данных. Платформа Kaggle
  • Git. Базовый курс
  • Как студенту GeekUniversity найти свою первую работу?
  • История развития искусственного интеллекта. Видеокурс
  • Алгоритмы и структуры данных на Python. Интерактивный курс
  • Введение в высшую математику

Стоимость: 12 500 рублей в месяц.

Отзывы:

Перейти к курсу

№9. Специализация Машинное обучение и анализ данных

Кто проводит курс:

  • Московский физико-технический университет (МФТИ)
  • «Яндекс»
  • E-LEARNING Development Fund

Сколько длится: 8 недель.

Что ты узнаешь и чему научишься из курса: как реализовать полный цикл анализа данных — от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества.

Программа курса:

  • Математика и Python для анализа данных
  • Обучение на размеченных данных
  • Поиск структуры в данных
  • Построение выводов по данным
  • Прикладные задачи анализа данных
  • Анализ данных: финальный проект

Стоимость: часть курса можно пройти бесплатно. Далее — 5 500 рублей в месяц.

Отзывы: на странице курса.

Перейти к курсу

№10. Python для анализа данных

Кто проводит курс:

  • Московский физико-технический университет (МФТИ)
  • ФРОО (фонд развития онлайн-образования)
  • Mail.Ru Group

Сколько длится: 6 недель.

Что ты узнаешь и чему научишься из курса:

  • Как анализировать данные при помощи Python
  • Как строить предиктивные модели
  • Как визуализировать данные
  • Как работать с нейросетями

Стоимость: прослушать материалы курса можно бесплатно. Чтобы получить сертификат и доступ к оцениваемым заданиям, придётся заплатить.

Отзывы: на странице курса.

Перейти к курсу

Ещё куча полезных курсов и материалов по нейронным сетям и Deep Learning

На сегодня всё.

Это были самые лучшие курсы по нейронным сетям и Deep Learning.

Понравилась статья? Тогда делись ей с друзьями! Удачи в обучении!

Ты, это, не жмись — контентом делись!
Алексей Шаполов

Автор этого блога. Зарабатываю в Интернете свыше 90 000+ рублей в месяц. Создаю только огненный контент и пилю бомбические подборки онлайн-курсов. (Умею заносить правую ногу за голову, с левой — пока что проблемы, увы).

Любимые цитаты: «Бабло Побеждает Зло», «Миром Правит Капитал — Люди Гибнут за Металл», «Потребление информации — путь в никуда».

Любимые книги: «Тонкое искусство пофигизма», «Всё хреново», «Песнь льда и пламени» (и многие-многие другие, всех здесь не перечислишь).

Слушаю: Billie Eilish и Little Big.

Добавляй мой блог в закладки и будь счастлив, бро!)

Ну, что, какие курсы ты уже прошёл? Напишешь в комментариях?

Введение в искусственные нейронные сети
Создаём нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python
Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
Создаём модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras
Свёрточные нейронные сети
Распознаём изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети
Оптимизация нейронной сети
Улучшаем 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)
Создаём нейросеть для работы с естественным языком
Сегментация и Детектирование объектов
Проектируем нейронную сеть для сегментации и обучаем нейросеть решать задачу детекции
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
Создаём агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма
What's next? Продвинутые нейронные сети
Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаём нейросеть GAN для генерации изображений
Введение в машинное обучение
Знакомимся с основными задачами и методами machine learning, изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом.

Решаем 50+ задач на закрепление темы
Методы предобработки данных
Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering.

Решаем 60+ задач на закрепление темы
Регрессия
Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии.
Кластеризация
Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML.
Tree-based алгоритмы: введение в деревья
Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии.
Tree-based алгоритмы: ансамбли
Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии.

Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели.
Оценка качества алгоритмов
Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения.
Временные ряды в машинном обучении
Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров.
Рекомендательные системы
Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели.
Финальный хакатон
Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle.
Аналитика. Начальный уровень
Введение.
Основы Python: базовые структуры данных.
Основы Python: циклы и условия.
Основы Python: функции.
Основы Python: классы и объекты.
Основы Python: исключения.
Библиотека NumPy. Часть 1.
Библиотека NumPy. Часть 2.
Библиотека pandas. Часть 1.
Библиотека pandas. Часть 2.
Визуализация данных с помощью matplotlib.
Чтение и запись данных.
Введение в SQL.
Работа со строками.
Статистика и теория вероятностей
Основы статистики и теории вероятностей.
Машинное обучение. Начальный уровень
Основные концепции Machine Learning (ML).
Жизненный цикл ML-проекта.
Регрессия.
Классификация.
Кластеризация
Дополнительные техники.
Знакомство с Kaggle.
Математика для Data Science
Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты.
Функции одной переменной, их свойства и графики.
Интерполяция и полиномы.
Аппроксимация и преобразования функций.
Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
Линейные функции.
Матрицы и координаты.
Линейные уравнения.
Производная функции одной переменной.
Производная по направлению и градиент + частные производные.
Линейная регрессия.
Собственные векторы и значения. Определитель.
Разложения матриц.
Машинное обучение. Средний уровень
Введение в нейронные сети.
Обучение нейронных сетей.
Нейронные сети на практике.
Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений.
Семантическая сегментация. Часть 1. Слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN).
Семантическая сегментация. Часть 2. Продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации.
Детектирование объектов.
От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer.
Генеративные состязательные сети.
Введение в NLP.
NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов.
NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer.
Обучение с подкреплением. Q-Learning.
Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning.
Ускорение и оптимизация нейронных сетей.
Внедрение в DL моделей в Production.
Рекомендательные системы.
Вывод моделей машинного обучения в production, post production и мониторинг.
Универсальные знания программиста
Как стать первоклассным программистом.
Как искать заказы на разработку.
Личный бренд разработчика.
Photoshop для программиста.
Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах.
The state of soft skills.
Как мы создавали карту развития для разработчиков.
Как общаться по email и эффективно работать с почтой.
Повышение своей эффективности.
Спор о первом языке программирования.
Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий.
Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей.
Английский для IT-специалистов
IT Resume and CV.
Job interview: questions and answers.
Teamwork.
Workplace communication.
Business letter.
Software development.
System concept development and SRS.
Design.
Development and Testing.
Deployment and Maintenance.