Огромный список лучших бесплатных курсов Data Science.
МЕНЮ
Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей
ТЕМЫ
Новости ИИ
Городские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Искусственный интеллект
Слежка за людьми
Угроза ИИ
Компьютерные науки
Машинное обуч. (Ошибки)
Машинное обучение
Машинный перевод
Нейронные сети начинающим
Психология ИИ
Реализация ИИ
Реализация нейросетей
Создание беспилотных авто
Трезво про ИИ
Философия ИИ
Генетические алгоритмы
Капсульные нейросети
Основы нейронных сетей
Распознавание лиц
Распознавание образов
Распознавание речи
Творчество ИИ
Техническое зрение
Чат-боты
Авторизация
2024-04-01 11:59
Изучение data science в 2024 году может быть полезным и важным по нескольким причинам:
1. Растущий спрос на специалистов по data science: С каждым годом все больше компаний осознают значение данных для своего бизнеса и нуждаются в специалистах, которые могут анализировать и интерпретировать эти данные. Изучение data science позволит вам получить навыки, которые будут востребованы на рынке труда.
2. Возможность принимать информированные решения: Data science позволяет анализировать большие объемы данных и извлекать из них ценную информацию. Изучение этой области поможет вам развить навыки анализа данных и принимать более обоснованные решения в различных сферах жизни.
3. Развитие технологий и инструментов: В 2024 году ожидается дальнейшее развитие технологий и инструментов для работы с данными. Изучение data science позволит вам быть в курсе последних тенденций и использовать передовые методы и инструменты для анализа данных.
4. Возможность работы в различных отраслях: Data science применяется во многих отраслях, включая медицину, финансы, маркетинг, транспорт и другие. Изучение этой области даст вам возможность работать в различных сферах и применять свои навыки в различных проектах.
5. Перспективы карьерного роста: Data science является одной из самых востребованных профессий с высокими зарплатами и перспективами карьерного роста. Изучение data science может открыть перед вами новые возможности и помочь достичь успеха в вашей карьере.
В этой статье я собрал огромную коллекцию курсов, книг, и ресурсов для всех, кто любит и изучает машинное обучение. Сохраняйте себе эту подборку, чтобы не потерять, по мере выхода новых курсов, подборка будет обновляться.
Курсы по алгоритмам машинного обучения
Алгоритмы Машинного обучения с нуля
В данном курсе Вы реализуете с нуля все основные алгоритмы классического машинного обучения на чистом Python, Pandas и NumPy.
Machine Learning for Beginners — A Curriculum
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.
? Основы науки о данных: Кластеризация K-Means в Python
Основное внимание на курсе уделяется базовым математическим, статистическим и программированием навыкам, необходимым для типичных задач анализа данных.
Вы рассмотрите эти фундаментальные концепции на примере задачи кластеризации данных и будете использовать этот пример для изучения базовых навыков программирования, которые необходимы для изучения машинного обучения.
Один из крупнейших канал по машинному обучению разбором алгоритмов, гайдами, уроками и лучшими инструментами машинного обучения. Если вы хотите получать свежие новости и уроки по машинному обучению, это самый лучший и удобный способ.
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.
? Курс по машинному обучению «ИИ Старт» – продвинутый уровень
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.
Введение в компьютерный интеллект. Машинное обучение.
Новоый спецкурса, посвященный классическим алгоритмам машинного обучения (теория + практика).
Новый бесплатный открытый курс по нейронауке для людей с бэкграундом в машинном обучении.
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.
? Большая подборка полезных каналов по машинному обучению.
Здесь есть все от ресурсов с вакансиями и фриланс-проектами до подробного разбора вопросов с собеседований.
Курс “Введение в машинное обучение” Константина Воронцова рассматривает популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения, такие как классификация, регрессия и кластеризация. Слушателю необходимо иметь представление об основных математических понятиях, таких как функции, производные, векторы и матрицы, а также базовые навыки программирования и знакомство с языком Python.
Машинное обучение для больших данных 2023/2024, ПМИ ФКН ВШЭ
Курс “Машинное обучение для больших данных семинар”, программа “Прикладная математика и информатика”, НИУ ВШЭ Лектор – Алексей Космачев
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.
Совсем свежий 4-часовой курс по ML
В этом ролике затронуты самые важные понятия ML и смежных областей, помимо теории, есть много кода и практических заданий (например, прогнозирование стоимости жилья).
Курсы по математике для аналитиков данных.
? Прикладная математика для машинного обучения
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.
? 100 уроков математики от Алексея Савватеева!
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!
Популярный канал математика для Дата Саентистов. Полезная математисечкая теория с уклонном в машинное обучени.
? Linear Algebra Refresher Course
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.
? Intro to Inferential Statistics
Отличный продвинутый курс – “Введение в описательную статистику”.
? Eigenvectors and Eigenvalues
Это очень короткий курс, в котором вы изучите линейные преобразования, векторы, метод главных компонентов.
? Differential Equations in Action
В этом курсе 7 уроков. В нем вы научитесь находить решения систем дифференциальных уравнений.
Курс “Введение в статистику” – это совершенно БЕСПЛАТНЫЙ курс для начинающих. Курс ведет сооснователь Udacity Себастьян Трун. Структура курса интересна и увлекательна для начинающих.
? Статистическое мышление и анализ данных.
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.
? Большая подборка курсов по статистике и теории вероятностей
Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по-настоящему глубоко анализировать и систематизировать огромные массивы данных.
Разбор вопросов с собеседований по машинному обучению.
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.
Полезный курс комбинаторики на YouTube
Это бесплатный плейлист с лекциями от Райгородского Андрея Михайловича, директора Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ.
Data Science кусры
? Python for Data Science: Практика Numpy
В курсе ‘Python for Data Science’ акцент делается на решении множества задач, что позволяет применять полученные знания и вспомнить уже отработанный материал.
? Awesome Data Science: List of Resources for Data Scientists
Тщательно подобранный список Awesome ресурсов по науке о данных: cтатьи, книги, шпаргалки, даатасеты, инструменты, курсы.
Курс знакомит слушателей с основами машинного обучения и рассчитан в первую очередь на тех слушателей, которые только начинают свой путь в Data Science. Мы подробно разберем основные теоретические понятия, а также начнем знакомство с библиотеками Pandas и Scikit-learn — наиболее популярными инструментами для анализа данных и машинного обучения, используя язык программирования Python.
? Анализ данных просто и доступно.
Путеводитель в мир анализа данных. Решая практические задачи, участники познакомятся с основами машинного обучения в увлекательной и доступной форме.
? Бесплатные книги по науке о данных
В этом хранилище содержится коллекция книг, связанных с наукой о данных. Эти книги охватывают различные темы, такие как машинное обучение, глубокое обучение, визуализация данных, статистика и многое другое.
? Анализ данных для социологов
Изучите методы анализа данных для ответа на вопросы, представляющие культурный, социальный, экономический и политический интерес.
Анализ данных
Курс
? Анализ данных (Введение в Python и обработку таблиц)
Просто, доступно и с чувством юмора расскажем как анализировать данные на языке Python и применять машинное обучение для поиска закономерностей в массивах данных.
? 9 лучших бесплатных курсов университета MIT по науке о данных.
Подборка интересных курсов для Дата Саентистов от одного из лучших университетов в мире.
Прикладные задачи анализа данных 2024, майнор ИАД
Курс «Прикладные задачи анализа данных», майнор “Интеллектуальный анализ данных”, НИУ ВШЭ Лектор — Михаил Гущин
Курсы по визуализации данных
? Data Science: Visualization (Harvard university)
Изучите основные принципы визуализации данных и способы их применения с помощью ggplot2.
Курс состоят из трёх небольших лекций по теории информационного дизайна и трёх практических примеров по использованию d3.js.
? Psychology of Data Visualization
Курс по психологии визуализации данных, проводимый Майклом Френдли, преподавателем университета в Торонто, представляет собой увлекательное погружение в исторический и психологический контекст визуализации данных. Половина курса посвящена изучению научных исследований о восприятии информации и человеческом факторе в информационном дизайне. Лекции содержат множество новых примеров и ссылок, позволяющих лучше понять принципы работы визуализации данных.
Научитесь создавать красивые и информативные визуализации с этим курсом от Kaggle.
? IBM: Data Analytics and Visualization Capstone Project
Возьмите на себя роль младшего аналитика данных и используйте различные навыки и приемы работы с реальными наборами данных для выполнения практических задачи по визуализации данных.
? Анализ и визуализация данных с помощью Power BI (Davidson)
Развивайте свои аналитические способности и осваивайте один из самых востребованных профессиональных навыков в Data science.
? Курс Data Visualization and D3.js
Это курс от Udacity, в котором есть теоретическая часть про информационный дизайн и практическая часть про применение d3.js и библиотек основанном на нём.
Курс отличный: он бесплатный, большой и там более подробно рассмотрены основы программирования, есть тесты и задания, а также он содержит кучу ссылок на классные примеры.
Этот курс будет интересен тем, кто хотел бы визуализировать карты. В курсе есть полезная информация где взять геоданные для России.
Курсы Deep learning
? Открытый курс по глубокому обучению от университета Карнеги — Меллона
Вы начнете обучение с основ вроде полносвязных сетей, а закончится вниманием и новейшими архитектурами глубокого оубчения. Весь код курса – на PyTorch. При этом упор будет как на практику, на и на НЕповерхностную теорию: вам понадобятся начальные знания алгебры и матанализа.
? Курс ? Код
? Free Course: The Hands-on Reinforcement Learning course
Обучение с подкреплением — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система обучается, взаимодействуя с некоторой средой.
Это пошаговый практический курс, который поможет вам пройти изучить RL с сымых основ.
? Курс по практическому DL от fastAI
Бесплатный DL курс, предназначенный для людей с некоторым опытом программирования, которые хотят научиться применять глубокое обучение и машинно обучние к практическим задачам.
? Бесплатные Книги для Дата Саентистов
Большая коллекция бесплатных книг и статей по науке о данных. В поиске вы можете найти книгу практически на любую тему.
? Stanford CS25: бесплатный курс по Трансформерам от Стэнфорда
На Stanford CS 25 “Transformers United” выступали такие звездные гости, как Андрей Карпаты, Ноам Браун, Лукас Бейер и сам Джефф Хинтон! В рамках этого курса вы изучите основные концепции и принципы работы трансформеров, а также научитесь применять их для решения различных практических задач. Курс будет включать в себя как лекции, так и практические занятия, в ходе которых студенты будут иметь возможность самостоятельно применять полученные знания.
? Курсы Kaggle: бесплатное для начинающих
Курсы от Kaggle по Pandas, Python и SQL, ML. Курсы не только для начинающих, но и для опытных программитоа: Intermediate Machine Learning, NLP, Computer Vision, Feature Engineering, Data Cleaning и другое.
? Глубокое обучение» (Deep Learning)
Отличный курс по нейросетям на русском от Александра Дьяконова.
? Новый беспланый курс по Reinforcement Learning from Human Feedback!
RLHF – это одна из ключевых техник, которая привела к появлению современных LLM.
В этом курсе, который ведет Никита Намджоши, разработчик из GenAI в Google cloud, вы узнаете, как работает RLHF, в том числе как применить его для настройки LLM в собственных приложениях. Вы также воспользуетесь библиотекой с открытым исходным кодом для настройки базового LLM и оцените настроенную модель, сравнив ее ответы до и после RLHF-настройки.
Бесплатный курс по обработке естественного языка (NLP) от The Hugging Face
Бесплатный курс по обработке естественного языка (NLP) от The Hugging Face
В этом курсе вы сможете узнать об обработке естественного языка с помощью библиотек из экосистемы Hugging Face.
Глубинное обучение для текстовых данных
Курс «Глубинное обучение для текстовых данных», ПМИ НИУ ВШЭ Лектор — Александр Шабалин
Продвинутый курс по NLP из Университета Карнеги-Меллона.
Курсы R
Анализ данных в R – Stepik (INT)
В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов. Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.
Анализ данных в R. Часть 2 – Stepik (INT)
Курс продолжает знакомить слушателей с использованием R для анализа данных. В этом курсе мы разберем несколько продвинутых тем, которые не были рассмотрены в первой части: предобработка данных при помощи пакетов data.table и dplyr, продвинутые приемы визуализации, работа в R Markdown.
Основы программирования на R – Stepik (BEG)
Курс познакомит слушателей с языком R, основными структурами данных и семантическими правилами. Мы также рассмотрим несколько углублённых тем, которые помогут овладеть принципами написания эффективного кода.
Этот бесплатный онлайн-курс поможет получить прочную основу в области визуализации данных и манипулирования ими с помощью R. Направьте свою карьеру в области науки о данных с помощью необходимых навыков и техник.
В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов. Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.
Курсы по Python
Здесь собрана большая коллекция бесплатных курсов, книг и ресурсов Python в 2024.
Курсы по генеративным моделям
Недавно Microsoft выпустил новый бесплатный курс для новичков по генеративным моделям. Для прохождения курса необходим доступ к OpenAI API и базовые навыки программирования на Python.
Курс включает в себя 18 уроков, посвященных основам работы с крупными языковыми моделями, искусственными интеллектами, а также способам применения этих знаний в разработке собственных проектов.
Огромный бесплатный курс от Google по искусственному интеллекту.
За 32 часа на курсе вы научитесь основам нейросети с нуля. Внутри — 5 модулей про Generative AI, LLM и Responsible AI от топовых кураторов из Google. Никакой воды, только теория и практика.
Nvidia совсем недавно опубликовала в открытом доступе бесплатные обучающие курсы для пользователей любого уровня подготовки по нейросетям и нейромоделям для понимания работы ИИ.
усиливаем свою LLM с помощью RAG: объяснит всю базу по генерации с дополненной выборкой;
усиление рекомендательных систем с помощью ИИ: курс-коллаб NVIDIA и YouTube;
Бесплатные курсы по большим языковым моделям:
В этом курсе вы сможете узнать об обработке естественного языка с помощью библиотек из экосистемы Hugging Face. Трансформеры, работа с датасетами, токенизаторы, llm. Курс совершенно бесплатный и не содержит никакой рекламы.
Главы с 1 по 4 знакомят с основными концепциями библиотеки Transformers. К концу первой части курса вы будете знать, как работают модели-трансформеры и сможете использовать модель из Hugging Face Hub, доработать ее на собственном датасете и поделиться своими результатами на Hub.
В главах с 5 по 8 вы узнаете об основах работы с датасетами HF и токенизаторами, а затем решите классические задачи НЛП. К концу этой части вы сможете самостоятельно решать самые распространенные проблемы НЛП.
Главы с 9 по 12 выходят за рамки НЛП и рассказывают о том, как модели Transformer можно использовать для решения задач в области обработки речи и компьютерного зрения. Попутно вы узнаете, как создавать демонстрационные версии своих моделей и делиться ими, а также оптимизировать их для использования в производственных средах. К концу этой части вы будете готовы применять библиотеки для решения (почти) любой задачи машинного обучения!
? Открытая книга для специалистов в области AI и ML
Книга состоит из 3 глав.
Глава 1: Освоение OpenAI API
Первая глава знакомит читателей с API ChatGPT. Предоставлена дорожная карта для понимания ключевых стратегий, включая модерацию, Machine Reasoning и Prompt Chaining.
Глава 2: LangChain
Вторая глава посвящена практике использования LangChain. Описан процесс разработки, от настройки среды до внедрения передовых методик извлечения информации (Document Loaders, Text Splitters, Semantic Search, RAG Systems).
Глава 3: ML Ops для LLMs, или LLMOps
Третья глава представляет собой руководство по интеграции LLM в рабочие процессы.
Описываются ключевые этапы от выбора модели до ее развертывания и мониторинга.
Стоит учитывать, что книга не может охватить много аспектов, по-большей части всё вокруг прикручивания готового чат-бота для своих целей
Но при всё при этом можно найти для себя много всего полезного
Бесплатный курс от Cohere о том как работают эмбединги, механизм внимания , трансформеры, генерация текста и как всё это применять для реальных задач.
Еще в курсе рассказывают про промпт-инжиниринг и дается несколько примеров того как все это применять к задачам вроде document QA, semantic search (w Langchain) и так далее.
Курс дает представление о том, как работают LLM, их практическом применении, и направляет учащихся на использование LLM для создания и развертывания собственных приложений.
Теоретическая часть курса изложена понятно, с использованием аналогий и примеров и наглядных иллюстраций, а практическая часть содержит примеры кода, которые помогут вам закрепить полученные знания. Курс регулярно обновляется.
Компания LangChain не так давно выпустила курс о последних достижениях в области LLM и о создания диалоговых агентов.
В курсе особое внимание уделено введению в синтаксиса – LangChain Expression Language (LCEL), который позволяет настраивать поведение агентов.
Участники курса учатся генерировать структурированный вывод с помощью вызова функций, использовать LCEL для настройки обработки запросов, применять вызовы функций для тегирования данных и понимать маршрутизацию запросов с помощью инструментов LangChain.
Для начала лучше иметь базовое знание Python и опыт написания промптов для языковых моделей.
Прохождение этого курса предоставляет хорошую возможность изучить новейшие инструменты для создания диалоговых агентов на основе искусственного интеллекта и улучшить свои навыки в этой области!
А здесь вы можете найти всю коллекцию бесплатных курсов от Deeplearning.ai, созданных в сотрудничестве со многими компаниями, такими как LangChain, OpenAI, Google, Weights & Biases, Microsoft и другими.
В этом курсе рассказывается, как создавать приложения на базе LLM, используя API, Langchain и W&B Prompts. В нем рассказывается про разработку, тестирование и проведение экспериментов и создание приложений на основе на LLM.
Для прохождения курсы нужен опыт работы на Python, но знание алгоритмов машинного обучения не требуются
? Сразу пять бесплатных курсов от Google которые научат вас создавать ИИ и работать с LLM.
Все курсы объясняются доступным языком и знакомят вас с понятием «генеративные модели». Эти курсы дают полное представление о том, как LLM модели обучаются и как создавать их самостоятельно.
После того, как пройдете этот курс, можно будет рассказывать на вечеринке, что учились создавать ChatGPT в Google.
На edX в этом году появились 2 курса от Databricks:
? Databricks: Large Language Models: Application through Production
Этот курс предназначен для разработчиков, специалистов по исследованию данных и инженеров, которые хотят создавать приложения, на основе LLM, с помощью самых современных и популярных фреймворков. К концу курса вы напишите свой LLM-проект, отличный вариант попрактиковаться. Курс расчитан на 6 недель, по 4-10 часов в неделю.
? Databricks: Large Language Models: Foundation Models from the Ground Up
Вы узнаете о том, что привело к распространению моделей на основе трансформеров включая BERT, GPT и T5, и о невероятных прорывах и технологиях LLM, которые привели к появлению таких приложений, как ChatGPT. Кроме того, вы получите представление о последних достижениях в разаработке, которые продолжают улучшать LLM, например Flash Attention, LoRa, AliBi и PEFT.
? LangChain & Vector Databases in Production” от activeloopai, towards_AI и Intel
Серия из трех курсов познакомит слушателей со знаниями и навыками для обучения, тонкой настройки и интеграции LLM в продакшен.
Охватывает такие темы, как Prompt Engineering, LLMOps, UX для языковых пользовательских интерфейсов, дополненные языковые модели, быстрая разработка LLM-приложений, будущие тенденции в LLM, фундаментальные концепции и прохождение askFSDL.
? Новый беспланый курс по Reinforcement Learning from Human Feedback!
RLHF – это одна из ключевых техник, которая привела к появлению современных LLM.
В этом курсе, который ведет Никита Намджоши, разработчик из GenAI в Google cloud, вы узнаете, как работает RLHF, в том числе как применить его для настройки LLM в собственных приложениях.
Вы также воспользуетесь библиотекой с открытым исходным кодом для настройки базового LLM и оцените настроенную модель, сравнив ее ответы до и после RLHF-настройки.
Вышла вторая версия популярного бесплатного LLM курса.
Это пошаговое руководство с полезными ресурсами, разделенное на три части: основы LLM, наука больших языковых моделей и инженерия (W.I.P.).
Идеально подходит как для новичков, так и для экспертов в области ML.
Building and Evaluating Advanced RAG Applications
Бесплатный курс от deeplearning.ai по сложным техникам RAG (Retrieval Augmented Generation).?
В этом курсе преподаются продвинутые техники работы с LLM, которые помогут вам генерировать хорошие и релевантные ответы.
? Development with Large Language Models Tutorial – OpenAI, Langchain, Agents, Chroma
Большие языковые модели (например, ChatGPT) могут помочь вам в решении многих задач.
Например, создание динамических пользовательских интерфейсов, навигация по тоннам текстовых данных и многое другое.
В этом курсе вы узнаете об основах и о том, как использовать LLM в своих проектах.
Видео • Colab notebook , Примирение Gpt моделей
Курсы по искусственному интеллекту
? Intro to Artificial Intelligence
Курс начинается с основ искусственного интеллекта и его приложений. В рамках этого курса вы познакомитесь с различными алгоритмами поиска, такими как поиск по дереву, поиск по графу, поиск по ширине, поиск по A* и т.д.
?HarvardX: CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python
Курс от Гарварда, который посвящен AI: в программе теорвер, классический ML, нейросети, NLP, CV, модели Маркова и еще много чего.
? Курс по обучению с подкреплением в робототехнике.
Бесплатный видео курс от профессора Беркли Питера Аббиля в виде лекций на YouTube. Видео последовательно дают представление об RL и обозревают популярные архитектуры обучения роботов.
? Курс “Python для искусственного интеллекта” от МФТИ на платформе Stepik
В рамках этого онлайн-курса рассматриваются как теоретические, так и практические аспекты, необходимые для успешной работы с ИИ на Python на начальном уровне.
Python. Курс включает в себя 47 тестов и 27 интерактивных задач.
? Linux Foundation – Основы работы с данными и искусственным интеллектом
Вы изучите основы искусственного интеллекта с помощью богатой экосистемы проектов Linux Foundation AI & Data. Этот курс хорошо подходит для любого пользователя ИИ, независимо от профессиональной подготовки и уровня технических знаний.
? Доверенный искусственный интеллект
Курс включает в себя изучение проблем обеспечения доверия к искусственному интеллекту и подходов к их решению, а также свойств, качеств доверенного искусственного интеллекта и понятий, непосредственно связанных с доверием к ИИ, таких как управление рисками ИИ, робастность искусственного интеллекта, объяснимость, функциональная безопасность ИИ.
? Курсы по искусственному интеллекту
Лучшие курсы по искусственному интеллекту от топовых университетов мира.
? Artificial Intelligence Project
Этот курс построен таким образом, чтобы помочь вам применять решения в создании искусственного интеллекта для решения различных задач. Для успешной работы в реальном мире и изучения бизнес-приложений искусственного интеллекта лучшей практикой является обучение через проекты по созданию ИИ, и в этом курсе вы создадите свой собственный.
? Бесплатный курс от Weights & Biases: Валидация данных в конвейерах ML.
На курсе вы научитесь работать с TensorFlow Data Validation, получите практический опыт проверки данных для создания надежных конвейеров ML.
? Awesome Artificial Intelligence
Github Список кураторских проектов по искусственному интеллекту, книг, видеолекций, курсов, информационных гайдов по искусственному интеллекту, бесплатных книг и статей.
Узнайте, что такое искусственный интеллект (ИИ), разберитесь в его применении и ключевых понятиях, включая машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Хороший базовый курс от IBM.
Открытый курс по машинному обучению от OpenDataScience (ods.ai) под руководством Юрия Кашницкого . Имея степень кандидата наук по прикладной математике и уровень мастера Kaggle Competitions, Юрий создал курс по ML с идеальным балансом между теорией и практикой. Курс содержит большое количеством практик в виде заданий и соревнований Kaggle Inclass.
Курсы ChatGPT и Prompt Engineering
? Токенизация в NLP: тонкости и особенности
Андрей Карпати бывший ведущий инженер OpenAI и разработчик автопилота Tesla, выпустил новое видео на своём YouTube-канале, в котором подробно рассказал о процессе токенизации. Кроме того, он продемонстрировал пример реализации Tokenizer’а, используемого в серии моделей GPT от OpenAI. Материал, нескучный и очень наглядный, поэтому бежим и смотрим!
Видео Репозиторий с объяснениями кода
? ChatGPT Prompt Engineering for Developers
Курс предназначен именно для разработчиков. Его создатель легендарный Эндрю Нг. соучредитель и бывший руководитель Google Brain. Идеально для изучения на выходных
? ????????? ???? ???????? ???????: ????-???? ?????????????? ???? ????
Узнайте, как промпт инжиниринг может помочь вам в классификации изображений в бесплатном курсе от dataflowr!
Prompt Engineering Tutorial – Master ChatGPT and LLM Responses
Изучите техники правильного проектирования промптов, чтобы получить качественные результаты от ChatGPT и других LLM.
? Новый бесплатный курс: Prompt Engineering with Llama 2 от Andrew YNg and и DeepLearning.AI
Llama 2 стала очень важной моделью для всего мира ИИ.
Llama – это не одна модель, а целая коллекция моделей. В этом курсе вы узнаете: – Узнаете о различиях между разными видами Llama 2 и о том, когда следует использовать каждый из них.
В курсе также рассказывается о том, как запустить Llama 2 локально на собственном компьютере.
? Бесплатный курс углубленного анализа данных c ChatGPT
Этот курс входит в специализацию Prompt Engineering
Изучите методы оперативного проектирования, чтобы получать лучшие результаты от ChatGPT и других LLM.
? ChatGPT Prompt Engineering for Developers
В ChatGPT Prompt Engineering для разработчиков вы узнаете, как использовать большие языковые модели для быстрого создания мощных приложений.
Заключение
В заключении статьи о лучших бесплатных ресурсах для изучения машинного обучения можно написать следующее:
Надеемся, что представленные в этой статье курсы и ресурсы помогут всем начинающим разработчикам уверенно войти в мир машинного обучения и раскрыть свой потенциал. Делитесь полезными сслыка в комментариях, с другими известными курсы, которые помогли вам. Таким образом, это статья будет постоянно расширяться.
Спасибо за ваше время!
+1
0
+1
2
+1
0
+1
0
+1
0
Просмотры: 748
Источник: uproger.com