Когда я только начал изучать нейросети, они были еще не так популярны, как сейчас. Сегодня спрос на специалистов в этой области растет. Я сравню несколько курсов по машинному обучению, которые отличаются длительностью, подходами и программой. Но если вы не знаете, интересует ли вас именно МО, хотите сфокусироваться только на нейросетях или изучить ИИ в целом, прочитайте мой прошлый обзор с объяснением этих понятий.
В конце вас ждет сводная таблица, а пока давайте по порядку.
Что такое машинное обучение
Это направление в искусственном интеллекте, которое дает возможность компьютерам обучаться на данных, а потом делать предсказания или принимать решения без прямого программирования. В основе машинного обучения лежат математические алгоритмы и статистические модели.
Ключевые элементы машинного обучения:
- Наборы данных: основной материал для обучения алгоритмов.
- Модели: алгоритмы, которые извлекают закономерности из данных.
- Обучение: процесс, при котором модель настраивается для выполнения конкретных задач.
Что учитывать при выборе курса
Перед тем как записаться на обучение, важно оценить:
1. Ваш уровень подготовки. Если вы новичок, выбирайте курсы с базовой программой. Тем, кто уже имеет опыт, подойдут программы с углубленным изучением.
2. Формат обучения. Онлайн-курсы подойдут самостоятельным и организованным, а академические программы — тем, кто хочет глубже погрузиться в тему.
3. Длительность и стоимость. Убедитесь, что вы сможете выделить необходимое время и бюджет.
4. Результат. Подумайте, как вы будете применять знания: для карьерного роста, запуска стартапа или научной работы.
Что общего
Все курсы, которые я буду рассматривать, предлагают:
1. Фокус на практике — ориентированы на применение, а не только получение знаний.
2. Обучение с нуля — рассчитаны не только на профи, но и на новичков.
3. Поддержку наставников — у каждого студента есть возможность получить консультацию от эксперта.
4. Дипломы или сертификаты — по завершении курса все получат документы, подтверждающие квалификацию.
Отличия курсов
Каждый курс SkillFactory разработан для получения определенных навыков. Так как речь идет у нас идет о машинном обучении, вот несколько вариантов:
1. Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»
Программа сосредоточена на математических основах, которые необходимы для глубокого понимания машинного обучения. Участники изучают ключевые разделы, такие как линейная алгебра, статистика и вероятность, а затем применяют эти знания для практических задач в ML.
2. Курс Machine Learning и Deep Learning
Курс разработан для изучения машинного и глубинного обучения. Студенты осваивают библиотеки TensorFlow и Keras, учатся строить нейронные сети для решения прикладных задач.
3. Магистратура «Машинное обучение» совместно с МИФИ
Двухлетняя академическая программа, дающая фундаментальные знания в машинном и глубинном обучении. Включает научную деятельность и подготовку к работе в исследовательской сфере.
Для наглядности
Помните, нет ничего невозможного
Я уверен, вы сможете найти себе курс по душе вне зависимости от того, новичок вы или уже в чем-то разбираетесь. Если хотите попробовать свои силы в машинном обучении или углубить уже имеющиеся знания, изучите эти программы подробнее или читайте мою следующую статью из этой рубрики, где я разберу курсы других школ. Для быстрого старта вы также можете воспользоваться нашим агрегатором нейросетей JDAI Hub, чтобы применять полученные знания на практике.
