На нашем сайте собран список лучших курсов по работе с нейросетями, предназначенных для тех, кто стремится стать экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Нейронные сети — это мощный инструмент искусственного интеллекта, способный обрабатывать и анализировать сложные данные, распознавать образы, делать прогнозы и многое другое. Они используются в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, медицина, финансы, автоматизация производства и другие.
Показатели рейтингов сформированы на основе общедоступных отзывов и экспертного мнения авторов сайта.
Специалист.ру: Нейронные сети в компьютерной обработке текста и звука. Библиотека PyTorch
В данном курсе будет рассмотрен ряд нейронных сетей реализованных средствами Python с использованием библиотеки PyTorch, разработанной в 2017 году. Данные алгоритмы составляют базу для решения задач по компьютерная обработке текста и звука.
ПодробнееСпециалист.ру: Нейронные сети. Компьютерное зрение и библиотека PyTorch
Слушатели познакомятся с библиотекой PyTorch и решениями в области компьютерного зрения и компьютерной графики на ее базе. Кроме того изучат теоретические основы нейросетей, попробуют себя в качестве создателей сетей «с нуля», а также с различными способами переноса обучения уже готовых «нейронок». Слушателям будет предложено пройти весь путь от разметки данных до создания прототипа приложения.
ПодробнееGeekBrains: Data Scientist — быстрый старт в профессии
Вы изучите основы программирования и основные концепции компьютерных наук, цифровые технологии, операционные системы, программное обеспечение, базы данных, системы аналитики, языки программирования и многое другое. Познакомитесь с тестированием и системным анализом.
ПодробнееПо данным сайтов вакансий опытный специалист по нейросетям может рассчитывать на заработную плату более 200 тыс. рублей в месяц.
SkillFactory: Курс по нейронным сетям
По итогам курса вы:
- Научитесь применять алгоритмы deep learning для решения бизнес-задач;
- Углубите знания Data Science;
- Обучите 7 нейронных сетей;
- Поучаствуете в командных соревнованиях на Kaggle.
Иннополис: Нейросети — разработка собственных проектов на Python
Изучите основы Python и устройство нейронных сетей. Научитесь использовать API и сделайте телеграм-бот. В курсе делается упор на изучение практических навыков по основным направлениям искусственного интеллекта.
Обучение подойдет:
- Школьникам и студентам,
- Предпринимателям и бизнесменам,
- Маркетологам,
- Новичкам в ИТ-сфере.
МЭИ: Нейросеть для решения практических задач
Московский экономический институт (noumei.ru) предлагает обучение для совершенствования профессиональных компетенций в области использования нейросетей в работе, учебной и повседневной деятельности.
После прохождения курса слушатели смогут с помощью ИИ:
- создавать фото графику,
- ретушировать изображение и стилизовать видео,
- быстро писать и улучшать тексты любой сложности,
- оптимизировать процессы в работе и в жизни,
- применять полученные навыки в работе или для дополнительного заработка.
Согласно исследованию «Искусственный интеллект в России — 2023: тренды и перспективы», проведенному компанией «Яндекс», более 20% крупный компаний в России уже активно пользуются генеративным ИИ для решения различных задач.
Skillbox: Нейросети — практический курс
Участники практического курса от Skillbox изучат навыки работы с 7-ю основными нейросетями. Программа курса включает в себя углубленное понимание их работы и использование на практике.
Вы научитесь навыкам:
- создание изображений, иллюстраций, обложек и т.д.,
- создание реалистичных фото и видео,
- подготовка программного кода
- генерация идей для рекламных компаний, подготовка статей,
- и многое другое.
Нетология: Data Scientist
Курс “Data Scientist” от Нетологии предлагает комплексную подготовку по анализу данных, машинному обучению и искусственному интеллекту. Программа рассчитана на 10 месяцев и включает в себя видеолекции, практические задания, работу с наставником и участие в реальных проектах.
По окончании курса выпускники смогут уверенно работать с данными, применять методы машинного обучения для решения бизнес-задач и создавать собственные модели искусственного интеллекта. Кроме того, Нетология предлагает помощь в трудоустройстве и составлении резюме, а также доступ к сообществу специалистов в области анализа данных.
ПодробнееНетология: Нейросети для каждого: как решать рабочие задачи быстрее
- За 5 недель научитесь работать с генеративным искусственным интеллектом.
- Сможете автоматизировать часть задач: маркетинговые, управленческие, продуктовые, дизайнерские и аналитические.
- Начнёте экономить несколько часов в день на рутине и освободите время для себя.
GeekBrains: Нейрохищник
За два месяца вы станете профессионалом по использованию нейросетей в дизайне, маркетинге и IT. Обучение практическому применению ИИ на практике.
Подробнее
Широкое применение
Нейронные сети проникли во множество аспектов нашей повседневной жизни и профессиональной деятельности. Их применение обширно и охватывая следующие области:
- Технологическая и IT-индустрия: разработка программного обеспечения, компьютерное зрение, обработка естественного языка.
- Медицина и здравоохранение: диагностика заболеваний, разработка индивидуальных лечебных планов.
- Финансы и банковский сектор: алгоритмическая торговля, оценка кредитоспособности.
- Автомобильная промышленность: автономные автомобили.
- Ритейл и электронная коммерция: персонализация предложений, оптимизация логистики.
- Развлечения и медиа: рекомендательные системы, генерация контента.
Доступное освоение
Освоение профессии машинного обучения и работы с нейросетями зависит от вашего уровня подготовки, математических навыков, опыта программирования и предыдущих знаний в области информатики. Для некоторых людей это может быть довольно сложным и требовать много времени и усилий, особенно если у них нет базовых знаний в этой области. Однако для других, у которых уже есть определенный опыт и фундаментальное понимание компьютерных наук, освоение машинного обучения и работы с нейросетями может быть более легким и быстрым.
Важно подчеркнуть, что постоянное обучение и практика важны для совершенствования навыков в области машинного обучения. Ресурсы онлайн, курсы, литература и учебные материалы могут помочь вам освоить эту профессию. В целом, если вы готовы учиться и имеете страсть к этой области, то сможете успешно освоить профессию машинного обучения и работу с нейросетями.
Легко найти работу
Специалисты по нейросетям и машинному обучению в настоящее время очень востребованы на рынке труда. С развитием технологий и увеличением объема доступных данных компании все больше осознают ценность анализа данных для принятия бизнес-решений. Это приводит к увеличению спроса на специалистов, способных работать с нейронными сетями, алгоритмами машинного обучения и искусственным интеллектом.
Получение квалификации в области нейросетей и машинного обучения может открыть много возможностей на рынке труда и способствовать карьерному росту.
Вопросы / Ответы
1
На какую зарплату может рассчитывать специалист по нейросетям и машинному обучению
Зарплата специалиста по нейросетям и машинному обучению в России может существенно различаться в зависимости от многих факторов, таких как уровень квалификации, опыт работы, регион, размер компании и другие факторы. В среднем, начальная зарплата такого специалиста может быть от 80 000 до 120 000 рублей в месяц.
Опытные специалисты и руководители в этой области могут зарабатывать значительно больше, от 150 000 рублей и выше.
* — информация по зарплатам приведена приблизительная, исходя из вакансий на профильных сайтах.
2
В чем преимущество платных обучающих курсов перед бесплатными
Платные обучающие курсы имеют несколько преимуществ перед бесплатными:
- Качество материалов: За платой за обучение стоит профессиональная команда, которая инвестирует время и ресурсы для создания высококачественного обучающего контента.
- Структурированный курс: Платные курсы обычно имеют хорошо продуманную структуру и последовательность материалов, что облегчает усвоение информации.
- Поддержка и обратная связь: Зачастую платные курсы предоставляют доступ к преподавателям или онлайн сообществам, где можно получить поддержку, задать вопросы и получить обратную связь.
- Сертификация: Завершив платный курс, вы часто получаете сертификат, что может быть полезно при поиске работы или продвижении по карьерной лестнице.
- Мотивация: Оплата за курс может быть дополнительным стимулом сохранить мотивацию и уделить достаточно времени и усилий для изучения материала.
Однако стоит помнить, что есть и качественные бесплатные ресурсы.
3
С чего лучше начать изучение нейросетей
Для начала изучения нейронных сетей рекомендуется ознакомиться с основами машинного обучения и глубокого обучения. Вот предлагаемый план:
- Основы машинного обучения:
- Понимание основных концепций машинного обучения, таких как обучение с учителем и без учителя, классификация и регрессия.
- Изучение различных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей и др.
- Основы глубокого обучения:
- Изучение основных принципов глубокого обучения, таких как искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.
- Понимание функционирования нейросетей, обратное распространение ошибки, функции активации и оптимизаторы.
- Изучение фреймворков для глубокого обучения:
- Ознакомление с популярными фреймворками для разработки нейронных сетей, такими как TensorFlow, PyTorch, Keras.
- Практическое применение знаний с помощью выполнения проектов и участия в соревнованиях.
- Чтение литературы и выполнение практических упражнений:
- Изучение специализированной литературы по глубокому обучению.
- Практическое программирование нейронных сетей на языке программирования Python.
4
Какие существуют методы обучения нейросетей
Существует много различных методов обучения нейросетей, вот некоторые из них:
- Обратное распространение ошибки (Backpropagation): Один из основных методов обучения нейронных сетей, который использует градиентный спуск для минимизации функции потерь.
- Стохастический градиентный спуск (Stochastic Gradient Descent): Вариация метода градиентного спуска, где параметры модели обновляются на каждой итерации по маленькому поднабору данных (batch).
- Adam (Adaptive Moment Estimation): Популярный оптимизатор, комбинирующий идеи методов адаптивного шага обучения и моментов для ускорения сходимости.
- Регуляризация: Методы, такие как L1 и L2 регуляризация, добавляют штрафы на параметры модели для предотвращения переобучения.
- Dropout: Метод, который случайным образом отключает часть нейронов во время обучения для уменьшения переобучения и улучшения обобщающей способности модели.
- Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks): Специализированные архитектуры для обработки изображений, которые используют сверточные слои для извлечения признаков.
- Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks): Архитектуры, способные обрабатывать последовательности данных благодаря обратной связи.
- Генеративные состязательные сети (Generative Adversarial Networks): Набор двух нейросетей, генератора и дискриминатора, которые конкурируют друг с другом в процессе обучения.
Это лишь небольшой обзор методов обучения нейронных сетей, и существуют и другие подходы и техники в области глубокого обучения.
5
В чем разница между машинным обучением и нейросетями
«Машинное обучение» — это обширная область компьютерных наук, которая изучает методы обучения компьютерных систем без явного программирования. Это включает в себя алгоритмы и модели, которые позволяют компьютерам извлекать закономерности из данных, чтобы делать прогнозы или принимать решения.
«Нейронные сети» являются подмножеством машинного обучения и представляют собой компьютерные системы моделирования работы человеческого мозга. Они состоят из узлов, которые имитируют нейроны, и связей между ними, которые моделируют синаптические связи в мозге. Нейросети способны обучаться на больших объемах данных и использоваться для различных задач, таких как классификация, распознавание образов, распознавание речи и т. д.
Таким образом, «машинное обучение» — это более широкое понятие, включающее в себя различные методы и подходы, в то время как «нейронные сети» являются одним из инструментов машинного обучения, использующим искусственные нейронные сети для решения задач.
6
Что такое датасеты для обучения нейросети
Датасеты для обучения нейросети — это наборы данных, которые содержат входные данные (например, изображения, текст или звук) и соответствующие им выходные метки (например, категории или метки классов). Эти наборы данных используются для обучения нейронной сети, чтобы она могла улучшить свои параметры и научиться выполнять определенную задачу, например, классификацию изображений или распознавание речи. Качественные и разнообразные датасеты играют важную роль в обучении нейросетей, так как они позволяют модели обучаться на большом количестве примеров и обобщать свои знания на новые данные.
7
Что такое обучение нейросети
Обучение нейросети — это, простыми словами, процесс настройки весов и смещений нейронов таким образом, чтобы сеть могла правильно классифицировать или предсказывать данные. Обучение происходит на основе набора обучающих данных, и цель — достичь минимальной ошибки на тестовых данных. Обучение может быть выполнено с использованием различных методов, таких как обратное распространение ошибки, случайный поиск, генетические алгоритмы и другие.
8
Каковы этапы и шаги обучения нейросети
Обучение нейронной сети обычно включает в себя следующие этапы и шаги:
- Подготовка данных:
- Загрузка данных: сбор и загрузка тренировочных данных.
- Предобработка данных: препроцессинг, нормализация, разделение на обучающий и проверочный наборы данных.
- Определение архитектуры модели:
- Выбор типа сети: решение, какой тип нейронной сети использовать (например, сверточные, рекуррентные, полносвязные).
- Определение слоев: определение количества и типов слоев нейронной сети.
- Инициализация модели:
- Инициализация весов: задание начальных значений весов нейронов.
- Определение функции потерь и оптимизатора:
- Функция потерь: выбор функции, которая оценивает ошибку между предсказаниями модели и истинными метками.
- Оптимизатор: выбор алгоритма оптимизации для обновления весов сети с учетом функции потерь.
- Тренировка модели:
- Прямое распространение (forward propagation): передача входных данных через слои сети для получения предсказаний.
- Обратное распространение (backpropagation): расчет градиентов функции потерь по весам сети для обновления параметров с использованием оптимизатора.
- Настройка гиперпараметров: подбор значений гиперпараметров (например, скорость обучения) для оптимальной работы модели.
- Оценка модели:
- Оценка на проверочном наборе данных: оценка производительности модели на данных, которые не использовались для обучения.
- Тестирование на тестовом наборе данных: окончательная проверка модели на тестовых данных для оценки обобщающей способности.
- Настройка модели:
- Регуляризация: применение методов регуляризации для предотвращения переобучения.
- Настройка гиперпараметров: изменение гиперпараметров для улучшения производительности модели.
- Инференс:
- Применение модели для предсказаний: использование обученной модели для предсказания результатов на новых данных.