Курсы Machine Learning
Эксклюзивная подборка курсов по Machine Learning: современные методики, захватывающие практические занятия и персональная поддержка — все необходимые ингредиенты для успешного погружения в захватывающий мир машинного обучения. Изучайте основы и применяйте инновационные технологии под руководством опытных преподавателей ведущих онлайн-школ.Data Scientist PRO (осн.)
Data Scientist с нуля до Junior
Полный курс по Data Science
Start ML
Data Scientist в медицине: с нуля до Junior
Data Scientist с нуля до PRO
Профессия Разработчик
Data Scientist
Data Scientist: быстрый старт в профессии
Data Scientist
Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики
Профессия: Data-Scientist
Профессия Machine Learning Engineer
Профессия: Аналитика и Data Science для менеджеров
MLOps
Hard ML
Skillu рекомендует
Геймдизайнер
««Адаптивная физическая культура и спорт: организация и проведение практических занятий и тренировок с лицами, имеющими ограниченные возможности здоровья» с присвоением квалификации «Инструктор-методист по адаптивной физической культуре и адаптивно…»
««Адаптивная физическая культура и спорт: организация и проведение практических занятий и тренировок с лицами, имеющими ограниченные возможности здоровья»»
««Администрирование в спортивных клубах и фитнес-центрах» с присвоением квалификации «Администратор спортивной организации (фитнес-центра, спортивного клуба)»»
««Аквафитнес и аквааэробика: организационно-методическая подготовка и проведение занятий» с присвоением квалификации «Инструктор по аквафитнесу, аквааэробике»»
««Бизнес-коучинг: результативные технологии работы с сотрудниками, командами и организациями» с присвоением квалификации «Бизнес-тренер»»
Отзывы о курсах Machine Learning
Все отзывыЧасто задаваемые вопросы
Как проходит обучение по направлению Machine Learning?
Предоставляются ли сертификаты по окончании курсов по машинному обучению?
Чему я научусь на курсе по машинному обучению?
Какие недостатки имеют бесплатные курсы по машинному обучению?
Преимущества платных курсов по Machine Learning
Сколько можно заработать на позиции Machine Learning Engineer в России?
Можно ли обучиться Machine Learning с нуля?
Где лучше всего учиться на специалиста по машинному обучению?
Где можно бесплатно научиться машинному обучению на русском языке?
Что такое машинное обучение?
Какие возможности для трудоустройства открываются после курсов по машинному обучению?
Кому подойдут курсы по машинному обучению?
Подойдет ли машинное обучение для новичков в сфере IT?
Зачем нужно Machine Learning?
Бесплатные курсы Machine Learning
ТОП онлайн-курсов Machine Learning
1. Курс «Профессия Data Scientist» от Skillfactory
2. Курс «Как стать аналитиком данных и стартовать в Data Science» от Нетология
3. Курс «Онлайн-день открытых дверей направления Аналитика и Data Science» от Нетология
4. Курс «Искусственный интеллект (AI) в медицине» от OTUS
Основы медицинской диагностики. Медицинские данные и датасеты
В этом модуле вы узнаете, как правильно формулировать задачи для разработчиков и как искусственный интеллект воспринимается врачами с их профессиональной точки зрения.
Тема 1: Введение в искусственный интеллект в медицине
Знакомство с основами ИИ и его применением в медицинской сфере.
Тема 2: Медицинские данные: обзор, источники, классификации
Обзор различных типов медицинских данных, их источников и способов классификации.
Тема 3: Особенности подготовки медицинских датасетов
Как правильно подготавливать медицинские датасеты для использования в ИИ.
Тема 4: Обзор применения ИИ в медицине
Изучение практического применения ИИ в различных областях медицины.
Основы ML в медицине
В этом модуле вы познакомитесь с основами машинного обучения в контексте медицины, рассмотрите основные методы и подходы, которые часто используются в медицинской практике.
Тема 1: Введение в машинное обучение
Основы машинного обучения и его связь с медицинской практикой.
Тема 2: Задача регрессии. Линейная регрессия
Основы задачи регрессии и линейной регрессии, их применение в медицине.
Тема 3: Задача классификации. Метод ближайших соседей
Изучение задачи классификации и метода ближайших соседей.
Тема 4: Логистическая регрессия
Основы логистической регрессии и её применение в медицинских данных.
Тема 5: Деревья решений
Изучение деревьев решений как метода для анализа медицинских данных.
Тема 6: Ансамбли моделей
Применение ансамблей моделей для повышения точности предсказаний в медицине.
Тема 7: Специфика ML в медицине
Особенности применения машинного обучения в медицинской сфере.
Практические примеры ИИ в медицине
В этом модуле вы познакомитесь с разнообразными примерами использования ИИ в медицине, где ИИ оказывает значительное влияние на работу врачей и пациентов.
Тема 1: Медицинская визуализация
Использование ИИ в медицинской визуализации для диагностики заболеваний.
Тема 2: Кейс: Детекция патологии на томограммах (срезах) // ДЗ
Практическое задание по применению ИИ для обнаружения патологий на томограммах.
Тема 3: Кейс: Хорошие или плохие «родинки» // ДЗ
Задание по использованию ИИ для анализа родинок и выявления опасных изменений.
Тема 4: Кейс: «Невидимый нож» в лучевой хирургии // ДЗ
Применение ИИ в лучевой хирургии для повышения точности и безопасности.
Тема 5: Электронные истории болезней. Медицинские карты
Использование ИИ для обработки и анализа электронных медицинских карт.
Тема 6: Кейс: Виртуальные ассистенты врача // ДЗ
Использование ИИ для создания виртуальных ассистентов врачей, которые помогают в диагнозах и лечении.
Тема 7: Биосигнальные данные
Применение ИИ для анализа биосигналов, таких как ЭКГ и ЭЭГ.
Тема 8: Кейс: Предсказания по энцефалограммам // ДЗ
Задание по использованию ИИ для анализа энцефалограмм и предсказания заболеваний.
Тема 9: Омиксные данные. Генетический анализ
Использование ИИ для анализа омиксных данных и генетического анализа.
Тема 10: Кейс: Анализ омиксных данных // ДЗ
Практическое задание по анализу омиксных данных с использованием ИИ.
Тема 11: Кейс: Поиск новых лекарственных средств // ДЗ
Использование ИИ для разработки новых лекарств и поиска эффективных терапевтических решений.
Особенности ИИ в медицине
В этом модуле вы изучите важные аспекты этики и применения ИИ в реальной медицинской практике, а также регуляторные вопросы.
Тема 1: Этика и доверие к медицинскому ИИ
Изучение этических аспектов и важности доверия к системам ИИ в медицине.
Тема 2: Регистрация ИИ как медицинского изделия
Процесс регистрации ИИ-технологий как медицинских изделий и соответствующие нормативы.
Проектная работа
Заключительная часть курса посвящена проектной работе. Студенты выбирают тему проекта, используя знания, полученные на курсе. Консультации преподавателей доступны в процессе работы, и проект можно продолжить после завершения курса.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // Проект
Выбор темы для проектной работы и планирование этапов её выполнения.
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Консультации с преподавателями по проектным и домашним заданиям.
Тема 3: Защита проектных работ
Представление и защита итоговых проектных работ.
Тема 4: Подведение итогов курса
Обсуждение результатов курса и выводы по проектам.
5. Курс «Рекомендательные системы» от OTUS
От классического ML к персонализации
В этом модуле мы рассмотрим следующие темы:
- Задачи сегментирования клиентов;
- Персонализация рекомендаций;
- Коммуникации для задач с небольшим количеством товаров или альтернатив коммуникаций;
- Задачи Uplift-моделирования и оптимизация финансовых результатов от коммуникации.
Тема 1: Знакомство. Вводное занятие. Жизненный цикл моделей
Тема 2: Сегментация пользователей и задача персонализации
Тема 3: Look-a-like выделение сегментов пользователей
Тема 4: Модели Next Best Action
Тема 5: Uplift-моделирование
Классические методы рекомендаций
В этом модуле мы изучим основы построения рекомендательных систем, методы оценки их качества и классический подход к реализации моделей — коллаборативную фильтрацию.
Тема 1: Введение в рекомендательные системы
Тема 2: Эвристические модели. Коллаборативная фильтрация
Тема 3: Методы матричной факторизации
Тема 4: Практическое занятие по моделям матричной факторизации
Тема 5: A/B — тесты в рекомендательных системах
Контентные и гибридные методы рекомендаций
В этом модуле мы научимся использовать информацию о пользователях и товарах для построения рекомендательных моделей.
Тема 1: Контентные методы рекомендаций
Тема 2: Рекомендательная система на основе текстовых данных
Тема 3: Ранжирование каталога товаров
Тема 4: Практическое занятие по рекомендательным системам. Двухуровневая модель
Современные методы рекомендаций
Этот модуль посвящен современным архитектурам рекомендательных систем, включая нейросетевые модели, модели на графах и обучение с подкреплением.
Тема 1: Нейросетевые методы рекомендаций
Тема 2: Sequential-модели
Тема 3: Методы теории графов в рекомендательных системах
Тема 4: Многорукие бандиты для оптимизации A/B — тестирования
Тема 5: Многорукие бандиты для задачи рекомендации
Рекомендательные системы в продакшн
В этом модуле мы рассмотрим, как внедрить рекомендательные модели в продакшн и работать с большими данными.
Тема 1: Особенности работы с большими объемами данных
Тема 2: Внедрение рекомендательных систем на практике. Микросервисы
Тема 3: Применение Docker на практике
Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Каждый студент разрабатывает проект, который соответствует его интересам и может быть основан на знаниях, полученных в рамках курса. Завершение проекта не обязательно должно происходить за месяц — в процессе работы можно получить консультацию преподавателей.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ и подведение итогов курса
Курсы Machine Learning с трудоустройством
Курсы Machine Learning для детей
Отзывы об онлайн-школах
Города
- Курсы Machine Learning в Москве
- Курсы Machine Learning в Санкт-Петербурге
- Курсы Machine Learning в Новосибирске
- Курсы Machine Learning в Екатеринбурге
- Курсы Machine Learning в Казани
- Курсы Machine Learning в Нижнем Новгороде
- Курсы Machine Learning в Челябинске
- Курсы Machine Learning в Красноярске
- Курсы Machine Learning в Самаре
- Курсы Machine Learning в Уфе
- Курсы Machine Learning в Ростове-на-Дону
- Курсы Machine Learning в Омске
Преимущества выбора курса со Skillu
Реальные отзывы учеников
- Выбирайте лучший курс по отзывам реальных учеников
- 2025-01-01
- 2025-12-31
- Отзывы о школах
Реальные отзывы учеников
- Выбирайте лучший курс по отзывам реальных учеников
- 2025-01-01
- 2025-12-31
- Отзывы о школах
Реальные отзывы учеников
- Выбирайте лучший курс по отзывам реальных учеников
- 2025-01-01
- 2025-12-31
- Отзывы о школах
Skillbox
4.61Курс Архитектор программного обеспечения от Skillbox
Skillbox
4.61Сидит препод в смоукинге зачитывает текст
OTUS
4.12НЕТ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ ОТ ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ OTUS. Нет проверки заданий преподавателями OTUS, которая заявлена в программе курса.
Skillbox
4.61Скилбокс 2 раза проиграл в суде и все еще тянет время, чтобы не возвращать средства
Яндекс Практикум
4.67НЕ зря потраченное время
Бруноям
4.53Никогда не поздно стать учеником