Автор: Иван Шариков
Обновлено: 10.12.2024
Курсы по Deep Learning
Средняя зарплата
275.000 ₽
Вакансий
500+4%
Категории
Deep Learning- Data Engineering (30)
- Data Science (43)
- Deep Learning (5)
- SQL для анализа данных (19)
- Аналитик данных (50)
- Аналитика для руководителей (7)
- Аналитика на Power BI (12)
- Аналитика на Python (26)
- Аналитика на R (0)
- Аналитика на Tableau (2)
- Бизнес-аналитика (63)
- Инвестиционная аналитика (21)
- Искусственный интеллект (26)
- Математика для Data Science (16)
- Машинное обучение (25)
- Нейронные сети (14)
- Продуктовая аналитика (13)
- Работа с Excel и Google таблицами (47)
- Работа с презентациями (31)
- Системная аналитика (35)
Категории
Цель компании "Азбука Курсов" - предоставлять самую актуальную информацию о дистанционном образовании, составлять обновленный перечень онлайн-курсов, а также предлагать рейтинги образовательных учреждений и отзывы студентов для удобного сравнения платформ и выбора наилучших вариантов для обучения.
Deep Learning
-Область применения: Распознавание изображений, обработка естественного языка, автономные транспортные средства.
Специальность или профессия: Человек, который обучается на курсах по Deep Learning, может стать специалистом по искусственному интеллекту, машинному обучению, анализу данных, разработке алгоритмов и программированию. Возможные профессии в этой области включают в себя data scientist, machine learning engineer, deep learning researcher, AI specialist, computer vision engineer и другие.
Курсы
-5%
с промокодом
с промокодом
5
1 отзывов
- Дата на сайте курса
- 3
- Есть пробный период
- Обучение с подкреплением
62 900 ₽
74 000 ₽
-15%
-5%
с промокодом
с промокодом
NAN
0 отзывов
- Дата на сайте курса
- Курс
- Диплом о профессиональной переподготовке
69 480 ₽
115 800 ₽
2 895 ₽/мес рассрочка
-40%
NAN
0 отзывов
- с 2024-12-16
- 3 мес.
- Курс
- Сертификат по завершении
- Пройдите курс по глубокому обучению в Нетологии и научитесь создавать нейросети для анализа изображений и текста. Получите практические навыки в AI и машинном обучении за 2,5 месяца.
52 500 ₽
75 000 ₽
2 916 ₽/мес рассрочка
-30%
-5%
с промокодом
с промокодом
NAN
0 отзывов
NAN
0 отзывов
- с 2024-05-23
- 4 мес.
- Самостоятельно
- Выдается сертификат по окончанию обучения
- Программа «Deep Learning Engineer» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в мультидоменной среде.
92 000 ₽
85 000 ₽
8 145 ₽/мес рассрочка
--8.2%
Machine Learning и Deep Learning
439 отзывов
Плюсы
- Помощь с трудоустройством и стажировкой.
- Невысокая цена курса.
- Преподаватели - практикующие эксперты.
- Есть реферальная программа и программа лояльности.
- Помощь наставника на протяжении обучения.
Минусы
- Необходимо обладать базовыми знания Python.
- Мало материала по сложным темам.
- Сложность домашних заданий не соответствует теоретическим материалам.
- Отсутствие рассрочки.
- Не подходит для новичка.
- Есть накрученные положительные отзывы.
Deep Learning
669 отзывов
Пройдите курс по глубокому обучению в Нетологии и научитесь создавать нейросети для анализа изображений и текста. Получите практические навыки в AI и машинном обучении за 2,5 месяца.
Плюсы
- Помощь в трудоустройстве.
- Возврат денег, если курс не подойдёт.
- Материалы курса и в мобильном приложении.
- Рассрочка на обучение.
- Преподаватели — эксперты ведущих компаний.
- Хорошее комьюнити на курсе в целом.
Минусы
- Нужно уметь программировать на Python, знать библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn.
- Не подойдёт новичкам.
- Агрессивная реклама перед покупкой курса.
- Не удобный интерфейс обучающей платформы.
Компьютерное зрение
109 отзывов
None
Плюсы
- Помощь в трудоустройстве.
- Сертификат о прохождении курса.
- Рассрочка на обучение.
- Возврат денег, если обучение не подойдёт.
- Преподаватели — эксперты ведущих компаний.
- Хороший курс для новичков.
Минусы
- Высокая цена.
- Большая нагрузка при обучении.
- Нарекания на лекции.
- Плохое комьюнити внутри сообщества.
- Необходимые знания: базовое знакомство с Python, навыки линейной алгебры, работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия).
Reinforcement Learning
109 отзывов
Обучение с подкреплением
Плюсы
- Эксперты - преподаватели из разных сфер, каждый со своим уникальным опытом.
- Возможность совмещать учебу с работой.
- Помощь в трудоустройстве.
- Обратная связь и активное комьюнити.
- Сертификат о прохождении курса.
- Рассрочка на обучение.
Минусы
- Необходимые знания: базовое знакомство с Python, линейной алгебры, навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия).
- Для получения сертификата необходимо сдать проект.
- Высокая цена курса.
- Агрессивная реклама.
Информация о курсе
Курс даст комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения — вы научитесь создавать ML-модели и обучать нейронные сети. Опробуете все алгоритмы и разберемся на практике — где нужны нейронные сети, а где достаточно классических алгоритмов.
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.
Чему вы научитесь
- Научитесь программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных.
- Разработать модель предсказания кредитного рейтинга.
- Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет.
- Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке.
- Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи.
- Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе.
Мой рейтинг
Цена — 4
Программа — 5
Ценность сертификата — 4
Трудоустройство — 4
Информация о курсе
Во время учёбы углубите свои знания в работе с нейросетями. Отработаете навыки на практике: добавите 8 проектов в портфолио. Будете учиться при поддержке сообщества экспертов и менторов.
Программа курса
- Основы нейронных сетей.
- Многослойная нейронная сеть.
- Свёрточные сети.
- Архитектуры свёрточных сетей.
- Улучшение качества обучения нейросетей.
- Рекуррентные сети.
- Механизм внимания.
- Компьютерное зрение.
- Работа с текстом.
- Генеративные состязательные сети (GAN).
- Итоговый проект.
Чему вы научитесь
- Работать с многомерными свёртками.
- Генерировать тексты и изображения.
- Реализовывать NLP с нуля.
- Находить объекты на картинке.
- Отличать дескриминатор от генератора.
- Строить языковые модели.
Мой рейтинг
Цена — 4
Программа — 5
Ценность сертификата — 5
Трудоустройство — 5
Информация о курсе
Курс познакомит с современными подходами к решению задач компьютерного зрения от алгоритмов до внедрения в продакшн в разных средах. Вы освоите современные техники, методы, подходы, архитектуры и алгоритмы в области Computer Vision и сможете решать индустриальные задачи, используя полученные навыки.
Программа курса
- Нейронные сети и инструменты CV.
- Архитектуры нейронных сетей.
- Стандартные задачи CV.
- Генеративные модели.
- Проектная работа.
Чему вы научитесь
- Выучите нейронные сети и инструменты CV.
- Архитектуры нейронных сетей.
- Стандартные задачи CV.
- Генеративные модели.
Мой рейтинг
Цена — 4
Программа — 4
Ценность сертификата — 4
Трудоустройство — 4
Информация о курсе
Курс предназначен для DS/DL/ML специалистов, которые хотят погрузиться в алгоритмы обучения с подкреплением. После прохождения курса студенты научатся применять алгоритмы RL для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику, управление энергетическими системами и управление финансовым портфелем.
Программа курса
- Введение в Reinforcement Learning.
- Deep Reinforcement Learning.
- Advanced Reinforcement Learning.
- Применение RL в реальных задачах.
- Проектная работа.
Чему вы научитесь
- Овладеете основными алгоритмами RL, такими как Q-learning, SARSA, Monte Carlo.
- Научитесь строить свои модели среды и обучать агента на своих уникальных условиях.
- Изучите Deep RL и алгоритмы с использованием нейросетей, такие как Deep Q-Network (DQN), Policy Gradient (PG), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Actor-Critic, и сможете реализовать их в своих проектах.
- Познакомитесь с продвинутыми темами в Reinforcement Learning, такими как оптимальное управление, методы обучения со скользящим горизонтом, Model-based RL.
- Научитесь применять RL для решения конкретных задач и понимать, как это применение работает на практике.
Мой рейтинг
Цена — 4
Программа — 5
Ценность сертификата — 4
Трудоустройство — 4
Информация о курсе
Курс даст комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения — вы научитесь создавать ML-модели и обучать нейронные сети. Опробуете все алгоритмы и разберемся на практике — где нужны нейронные сети, а где достаточно классических алгоритмов.
Программа курса
-
1) Введение в машинное обучение. 2) Методы предобработки данных. 3) Регрессия. 4) Кластеризация. 5) Tree-based алгоритмы: введение в деревья. 6) Tree-based алгоритмы: ансамбли. 7) Оценка качества алгоритмов. 8) Временные ряды в машинном обучении. 9) Рекомендательные системы. 10) Финальный хакатон.
Чему вы научитесь
-
1) Научитесь программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных. 2) Разработать модель предсказания кредитного рейтинга. 3) Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет. 4) Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке. 5) Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи. 6) Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе.
Мой рейтинг
Цена — 4
Программа — 5
Ценность сертификата — 4
Трудоустройство — 4
Информация о курсе
Во время учёбы углубите свои знания в работе с нейросетями. Отработаете навыки на практике: добавите 8 проектов в портфолио. Будете учиться при поддержке сообщества экспертов и менторов.
Программа курса
-
1) Основы нейронных сетей. 2) Многослойная нейронная сеть. 3) Свёрточные сети. 4) Архитектуры свёрточных сетей. 5) Улучшение качества обучения нейросетей. 6) Рекуррентные сети. 7) Механизм внимания. 8) Компьютерное зрение. 9) Работа с текстом. 10) Генеративные состязательные сети (GAN). 11) Итоговый проект.
Чему вы научитесь
-
1) Работать с многомерными свёртками. 2) Генерировать тексты и изображения. 3) Реализовывать NLP с нуля. 4) Находить объекты на картинке. 5) Отличать дескриминатор от генератора. 6) Строить языковые модели.
Мой рейтинг
Цена — 4
Программа — 5
Ценность сертификата — 5
Трудоустройство — 5
Информация о курсе
Курс познакомит с современными подходами к решению задач компьютерного зрения от алгоритмов до внедрения в продакшн в разных средах. Вы освоите современные техники, методы, подходы, архитектуры и алгоритмы в области Computer Vision и сможете решать индустриальные задачи, используя полученные навыки.
Программа курса
-
1) Нейронные сети и инструменты CV. 2) Архитектуры нейронных сетей. 3) Стандартные задачи CV. 4) Генеративные модели. 5) Проектная работа.
Чему вы научитесь
-
1) Выучите нейронные сети и инструменты CV. 2) Архитектуры нейронных сетей. 3) Стандартные задачи CV. 4) Генеративные модели.
Мой рейтинг
Цена — 4
Программа — 4
Ценность сертификата — 4
Трудоустройство — 4
Информация о курсе
Курс предназначен для DS/DL/ML специалистов, которые хотят погрузиться в алгоритмы обучения с подкреплением. После прохождения курса студенты научатся применять алгоритмы RL для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику, управление энергетическими системами и управление финансовым портфелем.
Программа курса
-
1) Введение в Reinforcement Learning. 2) Deep Reinforcement Learning. 3) Advanced Reinforcement Learning. 4) Применение RL в реальных задачах. 5) Проектная работа.
Чему вы научитесь
-
1) Овладеете основными алгоритмами RL, такими как Q-learning, SARSA, Monte Carlo. 2) Научитесь строить свои модели среды и обучать агента на своих уникальных условиях. 3) Изучите Deep RL и алгоритмы с использованием нейросетей, такие как Deep Q-Network (DQN), Policy Gradient (PG), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Actor-Critic, и сможете реализовать их в своих проектах. 4) Познакомитесь с продвинутыми темами в Reinforcement Learning, такими как оптимальное управление, методы обучения со скользящим горизонтом, Model-based RL. 5) Научитесь применять RL для решения конкретных задач и понимать, как это применение работает на практике.
Мой рейтинг
Цена — 4
Программа — 5
Ценность сертификата — 4
Трудоустройство — 4
#1. Актуальное обучение
Moscow, RU- Внимательно следим за тем, чтобы информация по каждому из тысячи представленных у нас курсов регулярно обновлялась. На портале собраны только актуальные данные, полученные напрямую от онлайн-школ.
- Дата начала: 2024-12-12
- Дата окончания: 2024-12-17
- Большой выбор курсов
#2. Реальные отзывы учеников
Moscow, RU- Мы собираем только существующие кейсы и мнения, и размещаем отзывы только с проверенных источников.
- Дата начала: 2024-12-12
- Дата окончания: 2024-12-17
- Отзывы о школах
#3. Все акции онлайн-школ
Moscow, RU- В разделе «акции» представлены актуальные скидки и работающие промокоды на онлайн-обучение. Даём возможность приобрести курсы по самым низким ценам на индивидуальных условиях, полученных благодаря сотрудничеству Азбуки Курсов и онлайн-школ.
- Дата начала: 2024-12-12
- Дата окончания: 2024-12-17
- Акции в онлайн-школах
Отзывы о курсах
1 отзывов
1
0
0
Ева
10 июня 2024
Отус спасибо за путешествие с Reinforcement Learning!
Авторы курса попытались собрать направления использования обучения с подкреплением и при этом последовательно и логично погружали в тематику.
Для меня большой ценностью оказался модуль Advanced, раскрытие продвинутых методов.
Авторы курса попытались собрать направления использования обучения с подкреплением и при этом последовательно и логично погружали в тематику.
Для меня большой ценностью оказался модуль Advanced, раскрытие продвинутых методов.
Отзывы о других школах
Лучшие курсы
