Курсы deep learning бесплатные
1481 курсів знайдено
Applied AI with DeepLearning
Доступна розстрочка
Цей курс є частиною Сертифікату IBM Advanced Data Science і надає легкий доступ до цінних інсайтів щодо моделей глибокого навчання, які використовують експерти в області обробки природної мови, комп'ютерного зору, аналізу часових рядів та багатьох інших дисциплін. Ми дізнаємося про основи лінійної алгебри та нейронних мереж. Потім ми представляємо найпопулярніші фреймворки глибокого навчання, такі як Keras, TensorFlow, PyTorch, DeepLearning4J та Apache SystemML. Keras та TensorFlow складають найбільшу частину цього курсу.
| Сертифікат | |
| Занять | 55 |
| Годин | 25 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Професійний |
| Мова | Русский, English |
Навчання навчанню
Доступна розстрочка
Курс допоможе вам отримати доступ до цінних технік навчання, які використовують експерти в різних галузях. Ви дізнаєтеся про два різних режими навчання, які використовує наш мозок, та про те, як він обробляє інформацію. Також будуть розглянуті ілюзії навчання, техніки запам'ятовування, боротьба з прокрастинацією та найкращі практики, які допоможуть вам засвоїти найскладніші теми. За допомогою цих підходів ви зможете змінити своє мислення та життя. Якщо ви вже експерт у своїй галузі, цей курс допоможе вам знайти нові ідеї для ефективного навчання, з неконвенційними порадами щодо складання іспитів та перспективами, які допоможуть вам використовувати час для вирішення завдань та проблем.
| Сертифікат | |
| Занять | 70 |
| Годин | 19 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Українська, Русский, English |
Спеціалізація Reinforcement Learning
Доступна розстрочка
Даний курс допоможе зрозуміти суть адаптивних систем навчання та штучного інтелекту. Вивчайте, як розв'язувати реальні проблеми за допомогою Reinforcement Learning (RL) та впроваджуйте повний RL рішення від початку до кінця. Після завершення цієї спеціалізації, студенти зрозуміють основи більшості сучасних ймовірних систем штучного інтелекту (AI) та будуть готові вивчати більш складні курси або застосовувати ідеї та інструменти AI до реальних проблем. Курс фокусується на малих проблемах, щоб зрозуміти основи Reinforcement Learning, як викладають світові експерти з Університету Альберти, Факультету науки. Побудуйте систему Reinforcement Learning для послідовного прийняття рішень. Розумійте простір RL алгоритмів (Temporal-Difference learning, Monte Carlo, Sarsa, Q-learning, Policy Gradients, Dyna та ін.). Розумійте, як формалізувати свою задачу як проблему Reinforcement Learning та як почати впровадження рішення. Розумійте, як RL вписується в більший контекст машинного навчання та як він доповнює deep learning, supervised та unsupervised learning.
| Сертифікат | |
| Місяців | 5 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Глибоке навчання: Нейромережі
Доступна розстрочка
Browse
Data Science
Machine Learning
This course is part of the
Deep Learning Specialization
Improving... У другому курсі Спеціалізації з Глибокого навчання ви дізнаєтеся про процеси, які приводять до високої продуктивності та систематично генерують хороші результати. Ви навчитеся використовувати найкращі практики для навчання та розробки тестових наборів, аналізувати відхилення/варіантність для побудови додатків з глибоким навчанням. Ви зможете використовувати стандартні техніки нейромереж, такі як ініціалізація, L2 та відсів регуляризації, налаштування гіперпараметрів, нормалізація пакетів та перевірка градієнту. Ви зможете реалізувати та застосувати різноманітні алгоритми оптимізації, такі як міні-пакетний градієнтний спуск, Momentum, RMSprop та Adam, та перевірити їх збіжність. Ви зможете реалізувати нейромережу в TensorFlow.
| Сертифікат | |
| Занять | 37 |
| Годин | 23 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Спеціалізація з машинного навчання
Доступна розстрочка
stories, prospective and current EFL/ESL teachers will identify, summarize, and evaluate 7 basic language learning... Ця спеціалізація від провідних дослідників Університету Вашингтона знайомить вас з захоплюючим та високопопитним світом машинного навчання. Через серію практичних кейсів ви отримаєте практичний досвід у основних галузях машинного навчання, включаючи прогнозування, класифікацію, кластеризацію та інформаційний пошук. Ви навчитеся аналізувати великі та складні набори даних, створювати системи, які адаптуються та покращуються з часом, та будувати інтелектуальні додатки, які можуть робити прогнози на основі даних.
| Сертифікат | |
| Місяців | 7 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Основи машинного навчання
Доступна розстрочка
of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning... Курс надасть вам базове розуміння моделей машинного навчання (логістична регресія, багатошарові персептрони, згорткові нейронні мережі, обробка природньої мови тощо), а також продемонструє, як ці моделі можуть вирішувати складні проблеми в різних галузях, від медичної діагностики до розпізнавання зображень та передбачення тексту. Крім того, ми розробили практичні вправи, які дадуть вам практичний досвід реалізації цих моделей на наборах даних. Ці практичні вправи навчать вас реалізовувати алгоритми машинного навчання з використанням PyTorch, відкритих бібліотек, які використовують провідні технологічні компанії в галузі машинного навчання (наприклад, Google, NVIDIA, CocaCola, eBay, Snapchat, Uber та багато інших).
| Сертифікат | |
| Занять | 59 |
| Годин | 21 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Основи підсиленого навчання
Доступна розстрочка
This Course Plus the Full Specialization
Shareable Certificates
Self-Paced Learning Option
Course Videos... Цей курс вводить вас в статистичні техніки навчання, де агент явно виконує дії та взаємодіє зі світом. Розуміння важливості та викликів навчання агентів, які приймають рішення, є надзвичайно важливим сьогодні, коли все більше компаній зацікавлені в інтерактивних агентах та інтелектуальному прийнятті рішень. У цьому курсі ви ознайомитеся з основами підсиленого навчання. Формалізуйте проблеми як процеси прийняття рішень Маркова. Розумійте основні методи дослідження та компроміс між дослідженням та експлуатацією. Розумійте функції значень як загальний інструмент для оптимального прийняття рішень. Знайте, як реалізувати динамічне програмування як ефективний підхід до промислової проблеми управління.
| Сертифікат | |
| Занять | 38 |
| Годин | 15 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Sample-based Learning Methods
Доступна розстрочка
This Course Plus the Full Specialization
Shareable Certificates
Self-Paced Learning Option
Course Videos... У цьому курсі ви дізнаєтеся про кілька алгоритмів, які можуть навчитися наближено оптимальним політикам на основі взаємодії методом проб і помилок з середовищем - вивчення на основі власного досвіду агента. Навчання на основі реального досвіду вражає тим, що не потребує попереднього знання динаміки середовища, а все ж може досягти оптимальної поведінки. Ми розглянемо інтуїтивно прості, але потужні методи Монте-Карло та методи навчання з тимчасовими різницями, включаючи Q-навчання. Ми завершимо цей курс, досліджуючи, як ми можемо отримати найкраще з обох світів: алгоритми, які можуть поєднувати планування на основі моделі (схоже на динамічне програмування) та оновлення з тимчасовими різницями, щоб радикально прискорити навчання.
| Сертифікат | |
| Занять | 39 |
| Годин | 21 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Supervised Machine Learning: Regression
Доступна розстрочка
This Course Plus the Full Specialization
Shareable Certificates
Self-Paced Learning Option
Course Videos... Цей курс вводить вас до однієї з основних сімей моделювання навчання з учителем: Регресії. Ви навчитеся тренувати моделі регресії для передбачення неперервних результатів та використовувати метрики помилок для порівняння різних моделей. Курс також пропонує кращі практики, включаючи розбиття на тренувальні та тестові набори даних та техніки регуляризації.
| Сертифікат | |
| Занять | 42 |
| Годин | 20 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Principal Component Analysis (PCA) в машинному навчанні
Доступна розстрочка
This Course Plus the Full Specialization
Shareable Certificates
Self-Paced Learning Option
Course Videos... Цей курс на середньому рівні вводить математичні основи для отримання Principal Component Analysis (PCA), фундаментальної техніки зменшення розмірності. Ми розглянемо деякі основні статистичні характеристики наборів даних, такі як середні значення та дисперсії, обчислюватимемо відстані та кути між векторами за допомогою внутрішніх добутків та отримуватимемо ортогональні проекції даних на підпростори меншої розмірності. Використовуючи всі ці інструменти, ми потім отримаємо PCA як метод, який мінімізує середньоквадратичну помилку відтворення між точками даних та їх відтворенням. В кінці цього курсу ви будете знайомі з важливими математичними концепціями та зможете реалізувати PCA самостійно. Якщо ви маєте труднощі, ви знайдете набір jupyter-ноутбуків, які дозволять вам досліджувати властивості технік та провести вас через те, що вам потрібно зробити, щоб піти в правильному напрямку. Якщо ви вже експерт, цей курс може оновити деякі з вашого знання. Лекції, приклади та вправи потребують: 1. Реалізувати математичні концепції за допомогою реальних даних. 2. Отримати PCA з проекційної перспективи. 3. Розуміти, як працюють ортогональні проекції. 4. Оволодіти PCA.
| Сертифікат | |
| Занять | 32 |
| Годин | 20 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Introduction to Applied Machine Learning
Доступна розстрочка
Through this course you will start to critically examine your own ideas about education, teaching and learning... Цей курс призначений для фахівців, які чули про машинне навчання і хочуть застосувати його до аналізу даних та автоматизації. Навчання включає в себе визначення проблеми та підготовку даних для машинного навчання. Ви навчитеся визначати проблему машинного навчання за двома підходами, досліджувати наявні ресурси даних та ідентифікувати потенційні застосування машинного навчання. Ви навчитеся перетворювати бізнес-потреби на застосування машинного навчання та підготовлювати дані для ефективного застосування машинного навчання.
| Сертифікат | |
| Занять | 36 |
| Годин | 6 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Спеціалізація IBM Introduction to Machine Learning
Доступна розстрочка
Ця спеціалізація допоможе вам здобути вступні навички, щоб успішно працювати в галузі машинного навчання та науки про дані. Після завершення програми ви зможете реалізувати потенціал алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту в різних бізнес-сценаріях. Ви зможете визначити, коли використовувати машинне навчання для пояснення певних поведінок та коли використовувати його для передбачення майбутніх результатів. Ви також навчитеся оцінювати свої моделі машинного навчання та впроваджувати найкращі практики.
| Сертифікат | |
| Місяців | 6 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Курс Product Management
Доступна розстрочка
розвитку продукту
Продуктовий маркетинг
Утримання та повернення користувачів
Продуктовий дизайн
Модуль 3
Deep... Курс надає студентам глибокі знання про компоненти продукту, типи бізнес-моделей та шляхи монетизації. Учасники ознайомляться з етапами розвитку продуктової компанії, включаючи пошук "product-market fit", створення MVP та тестування продуктових гіпотез. Курс також розглядає unit-економіку продукту та основні метрики для вимірювання успіху.
У рамках курсу студенти отримають навички аналізу ринку та конкурентів, розробки бізнес-моделей, продуктової аналітики та продуктового маркетингу. Вони також дослідять методи утримання та повернення користувачів, продуктового дизайну та розвитку продуктової стратегії й roadmap.
Крім того, курс включає вивчення досліджень користувачів, порівняння управління проєктами з Agile, A/B-тестування та інші методи прийняття рішень. Учасники ознайомляться з технологіями, важливими для продактменеджера, і дізнаються про філософію зростання продукту.
| Сертифікат | |
| Занять | 24 |
| Місяців | 3 |
| Періодичність | 2 рази на тиждень |
| Тип навчання | online |
| Місто | Киев |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий, Середній |
| Ментор | |
| Мова | Українська |
Спеціалізація Machine Learning for Trading
Доступна розстрочка
Ця 3-курсова спеціалізація від Google Cloud та New York Institute of Finance (NYIF) призначена для фінансових професіоналів, включаючи, але не обмежуючись, трейдерів хедж-фондів, аналітиків, денних трейдерів, тих, хто займається управлінням інвестиціями або портфелем, та всіх, хто цікавиться отриманням більш глибоких знань про те, як створювати ефективні торгові стратегії з використанням машинного навчання (ML) та Python.
| Сертифікат | |
| Місяців | 3 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Машинне навчання з Python
Доступна розстрочка
Browse
Data Science
Machine Learning
Machine Learning with Python
Filled Star
Half Faded Star
4.7
stars... Цей курс допоможе вам зануритись у світ машинного навчання (ML) за допомогою Python. Ви дізнаєтеся про різні алгоритми машинного навчання, такі як навчання з учителем та без учителя, лінійна та нелінійна регресія, класифікація та кластеризація. Курс також надасть можливість попрактикуватись з бібліотеками Python, такими як SciPy та scikit-learn.
| Сертифікат | |
| Занять | 25 |
| Годин | 12 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Знайдено курси Deep learning в таких містах:
Киев
Одесса
Днепр
Харьков
Львов
Запорожье
Кривой Рог
Николаев
Винница
Донецк
Луганск
Херсон
Чернигов
Полтава
Черкассы
Хмельницкий
Черновцы
Житомир
Сумы
Ровно
Ивано-Франковск
Каменское
Кропивницкий
Тернополь
Кременчуг
Луцк
Белая Церковь
Краматорск
Ужгород
Никополь
Бровары
Павлоград
Вишневое
Борисполь
Вышгород
Обухов
Васильков
Буча
Ирпень
Мукачево
Белгород-Днестровский
Фастов
Измаил
Умань