ЛУЧШИЕ БЕСПЛАТНЫЕ Курсы и Книги для изучения МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, Глубокого обучения, Нейросетей!

. Сегодня мы поговорим о том, как можно бесплатно освоить мир машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей.

Мир искусственного интеллекта становится все ближе и доступнее каждому, и мы собрали для вас лучшие бесплатные курсы и книги, которые помогут вам стать экспертом в этой увлекательной области. Готовы узнать больше? Тогда давайте начнем!"

[eqprkkq]

Подборка огонь, но столько много всего и непонятно с чего начинать. Может есть какой-то то-5 из всего предложенного?

[azazel]

Если учится по этому видео, то уже можно искать работу?

[uproger]

Курсы по алгоритмам машинного обучения

В данном курсе Вы реализуете с нуля все основные алгоритмы классического машинного обучения на чистом Python, Pandas и NumPy.


Свежий курс от Microsoft. Курс содержит 26 уроков и 52 упражнения. В нем раскрыты такие темы, как построение регрессионных моделей, обработка данных, методы кластеризации, введение в nlp.


ИИ‑самоучитель Learn Anything — идеальный инструмент для освоения любых навыков. Нейронная сеть преобразует абстрактные желания и ваши запросы в структурированный учебный план, предоставляя статьи, руководства и видеоуроки.


📌 Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.

Основная цель курса — развить кругозор и «насмотренность» будущих создателей ML‑систем. Есть даже раздел про большие языковые модели. Курс содержит: 15 видеолекций, 14 семинаров, создание собственного проекта.



Вы познакомитесь с важными аспектами машинного обучения: продвинутые алгоритмы машинного обучения (бустинг, SVM, кластеризация и методы понижения размерности), обработка естественного языка с помощью нейросетей, внедрение нейросетей в Telegram‑ботов. Практические задания приближены к задачам, которые специалисты по ИИ встречают в работе.



Новоый спецкурса, посвященный классическим алгоритмам машинного обучения (теория + практика).



Хороший курс для углубления в вычислительную нейронауку. Курс состоит из 34 коротких видеороликов, начиная с вводных тем и заканчивая недавними открытиями, которые мы до сих пор до не изучены. Кроме того, в курсе есть практические упражнения в Google Colab.



Обновляемая структурированная подборка бесплатных ресурсов по тематикам Data Science и Machine Learning: курсы, открытые базы данных и датасеты, источники информации и т. д.



В рамках данного курса слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей. Слушатели научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных.



Курс для студентов без математического бэкграунда. В курсе изложены основные понятия необходимые для понимания методов, на которых строится машинное обучение и модели нейронных сетей. Также целью курса является разъяснть как могут быть преобразованы и представлены данные для последующего обучения моделей на них.



Идея этого курса — рассказать про математику. Но не про школьную математику, а про математику, которой занимаются настоящие Математики. Можно сказать, что это курс мехматовской математики в изложении, пригодном даже для детей. Если все понятно и очень интересно — то вам сюда!


Это бесплатный курс для изучения основ линейной алгебры.


Изучите основы теории вероятностей и статистики c Университетом Брауна. В курсе предоставлены наглядные, интерактивные визуализации, которые помогут вам в обучении.



Этот курс представляет собой введение в статистический анализ данных. Темы курса охватывают области прикладной вероятности, выборки, оценки, проверки гипотез, линейной регрессии, дисперсионного анализа, категориального анализа данных и многое другое.


Этот предмет представляет собой введение в теорию вероятностей и анализ данных. Он предназначен для того, чтобы дать студентам знания и практический опыт, необходимые им для интерпретации данных. Основные понятия вероятности вводятся с самого начала, поскольку они обеспечивают систематический способ описания неопределенности.

[uproger]

Курсы по алгоритмам машинного обучения

В данном курсе Вы реализуете с нуля все основные алгоритмы классического машинного обучения на чистом Python, Pandas и NumPy.


Свежий курс от Microsoft. Курс содержит 26 уроков и 52 упражнения. В нем раскрыты такие темы, как построение регрессионных моделей, обработка данных, методы кластеризации, введение в nlp.


ИИ‑самоучитель Learn Anything — идеальный инструмент для освоения любых навыков. Нейронная сеть преобразует абстрактные желания и ваши запросы в структурированный учебный план, предоставляя статьи, руководства и видеоуроки.


📌 Дизайн систем машинного обучения. Введение для начинающих.

Основная цель курса — развить кругозор и «насмотренность» будущих создателей ML‑систем. Есть даже раздел про большие языковые модели. Курс содержит: 15 видеолекций, 14 семинаров, создание собственного проекта.



Вы познакомитесь с важными аспектами машинного обучения: продвинутые алгоритмы машинного обучения (бустинг, SVM, кластеризация и методы понижения размерности), обработка естественного языка с помощью нейросетей, внедрение нейросетей в Telegram‑ботов. Практические задания приближены к задачам, которые специалисты по ИИ встречают в работе.



Новоый спецкурса, посвященный классическим алгоритмам машинного обучения (теория + практика).



Хороший курс для углубления в вычислительную нейронауку. Курс состоит из 34 коротких видеороликов, начиная с вводных тем и заканчивая недавними открытиями, которые мы до сих пор до не изучены. Кроме того, в курсе есть практические упражнения в Google Colab.



Обновляемая структурированная подборка бесплатных ресурсов по тематикам Data Science и Machine Learning: курсы, открытые базы данных и датасеты, источники информации и т. д.



В рамках данного курса слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей. Слушатели научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных.



Курс для студентов без математического бэкграунда. В курсе изложены основные понятия необходимые для понимания методов, на которых строится машинное обучение и модели нейронных сетей. Также целью курса является разъяснть как могут быть преобразованы и представлены данные для последующего обучения моделей на них.



Идея этого курса — рассказать про математику. Но не про школьную математику, а про математику, которой занимаются настоящие Математики. Можно сказать, что это курс мехматовской математики в изложении, пригодном даже для детей. Если все понятно и очень интересно — то вам сюда!


Это бесплатный курс для изучения основ линейной алгебры.


Изучите основы теории вероятностей и статистики c Университетом Брауна. В курсе предоставлены наглядные, интерактивные визуализации, которые помогут вам в обучении.



Этот курс представляет собой введение в статистический анализ данных. Темы курса охватывают области прикладной вероятности, выборки, оценки, проверки гипотез, линейной регрессии, дисперсионного анализа, категориального анализа данных и многое другое.


Этот предмет представляет собой введение в теорию вероятностей и анализ данных. Он предназначен для того, чтобы дать студентам знания и практический опыт, необходимые им для интерпретации данных. Основные понятия вероятности вводятся с самого начала, поскольку они обеспечивают систематический способ описания неопределенности.