5 онлайн-курсов по глубокому обучению

Глубокое обучение является одним из важнейших инструментов создания искусственного интеллекта. Фото: Flickr World Economic Forum (CC BY-NC-SA 2.0).
Глубокое обучение является одним из важнейших инструментов создания искусственного интеллекта. Фото: Flickr World Economic Forum (CC BY-NC-SA 2.0).

Что­бы пре­успеть в обла­сти искус­ствен­но­го интел­лек­та, необ­хо­ди­мо раз­би­рать­ся в глу­бо­ком обу­че­нии, или deep learning. В бло­ге New Professions Lab на «Хаб­ра­ха­б­ре» собра­на под­бор­ка луч­ших онлайн-кур­сов, на кото­рых мож­но разо­брать­ся в этой теме. Теп­ли­ца пуб­ли­ку­ет под­бор­ку учеб­ных про­грамм из это­го мате­ри­а­ла, кото­рые могут быть инте­рес­ны нашим чита­те­лям.

1. «Deep Learning» от Google

Бес­плат­ный трех­ме­сяч­ный курс для про­дви­ну­тых поль­зо­ва­те­лей на обра­зо­ва­тель­ной плат­фор­ме Udacity, про­грам­ма кото­ро­го состо­ит из моду­лей: «машин­ное обу­че­ние», «глу­бо­кие ней­рон­ные сети», «свер­точ­ные ней­рон­ные сети» и «глу­бо­кие ней­рон­ные сети для рабо­ты с тек­ста­ми».

Пре­по­да­ва­тель – сотруд­ник Google – исполь­зу­ет биб­лио­те­ку глу­бо­ко­го обу­че­ния TensorFlow. В ходе про­хож­де­ния кур­са участ­ни­ков ждут прак­ти­че­ские зада­ния и кур­со­вой про­ект, раз­ра­бот­ка мобиль­но­го при­ло­же­ния, рас­по­зна­ю­ще­го циф­ры на изоб­ра­же­ни­ях с каме­ры теле­фо­на в реаль­ном вре­ме­ни.

Курс «Deep Learning» курс Google

Еще по теме: Мак­сим Тала­нов: зачем робо­там нужен сон

2. Neural Networks for Machine Learning от Университета Торонто

Бес­плат­ный 4-месяч­ный курс на Coursera. Лек­тор – когни­тив­ный пси­хо­лог. В про­грам­ме кур­са – обу­че­ние пер­сеп­тро­нов (модель вос­при­я­тия инфор­ма­ции моз­гом), рас­по­зна­ва­ние объ­ек­тов с помо­щью ней­рон­ных сетей, ней­рон­ные сети Deep Belief. После рас­смот­ре­ния каж­до­го из алго­рит­мов дают­ся прак­ти­че­ские сове­ты по его при­ме­не­нию для реше­ния задач машин­но­го обу­че­ния. Одна­ко у кур­са высо­кий порог вхож­де­ния – участ­ни­ков ждет мно­го мате­ма­ти­ки.

Курс Neural Networks for Machine Learning 

3. «Нейронные сети» от Института биоинформатики

Курс, кото­рый ведут аспи­ран­ты и выпуск­ни­ки СПб­ГУ, выло­жен на онлайн-плат­фор­ме Stepik бес­плат­но и рас­счи­тан на 3 меся­ца. Слу­ша­те­лей позна­ко­мят с осно­ва­ми линей­ной алгеб­ры, пер­цеп­тро­ном и гра­ди­ент­ным спус­ком, алго­рит­мом обрат­но­го рас­про­стра­не­ния ошиб­ки. В отли­чие от осталь­ных этот курс пре­по­да­ет­ся на рус­ском язы­ке и дол­жен быть досту­пен не толь­ко людям с выс­шим тех­ни­че­ским обра­зо­ва­ни­ем, но и школь­ни­кам. От слу­ша­те­лей ожи­да­ет­ся зна­ние язы­ка про­грам­ми­ро­ва­ния Python и школь­ной мате­ма­ти­ки.

Курс «Ней­рон­ные сети»

Еще по теме: Как искус­ствен­ный интел­лект помо­га­ет в устра­не­нии послед­ствий чрез­вы­чай­ных ситу­а­ций

4. «Convolutional Neural Networks for Visual Recognition» от Стэнфорда

Бес­плат­ный курс от руко­во­ди­те­ля лабо­ра­то­рий ком­пью­тер­но­го зре­ния и искус­ствен­но­го интел­лек­та Стэн­форд­ско­го уни­вер­си­те­та на соб­ствен­ной обра­зо­ва­тель­ной плат­фор­ме уни­вер­си­те­та Stanford University. Курс будет посвя­щен таким темам, как ком­пью­тер­ное зре­ние, линей­ная клас­си­фи­ка­ция изоб­ра­же­ний, обу­че­ние ней­рон­ных сетей, обзор биб­лио­тек глу­бо­ко­го обу­че­ния, прак­ти­ка обу­че­ния сетей. По ито­гам про­слу­ши­ва­ния кур­са участ­ни­кам нуж­но сдать кур­со­вой про­ект. Это не мас­со­вый онлайн-курс, а опуб­ли­ко­ван­ные в откры­том досту­пе мате­ри­а­лы уни­вер­си­тет­ско­го кур­са.

Курс «Convolutional Neural Networks for Visual Recognition»

5. «Data Science: Deep Learning in Python» от Lazy Programmer

Плат­ный курс на Udemy из 37 лек­ций, автор кото­ро­го – инже­нер-раз­ра­бот­чик с опы­том пре­по­да­ва­ния мата­на­ли­за, машин­но­го обу­че­ния и ком­пью­тер­ной гра­фи­ки, скры­ва­ю­щий­ся под име­нем Lazy Programmer. Про­грам­ма кур­са не пере­гру­же­на мате­ма­ти­кой и слож­ной тео­ри­ей и боль­ше ори­ен­ти­ро­ва­на на прак­ти­ку. Слу­ша­те­лей ждут про­ек­ты по рас­по­зна­ва­нию выра­же­ний лиц и пред­ска­за­нию пове­де­ния поль­зо­ва­те­ля сай­та.

Курс «Data Science: Deep Learning in Python»