icon

Обзор 5 популярных курсов по нейронным сетям

 

Содержание:

 

1. Почему изучение нейронных сетей так актуально?

2. Курс от Университета искусственного интеллекта

3. Курс от GeekBrains

4. Курс от Coursera

5. Курс от SkillFactory

6. Курс от Stepik

 

Почему изучение нейронных сетей так актуально?

 

Нейронные сети — это вычислительные системы со взаимосвязанными узлами, которые работают так же, как нейроны в человеческом мозгу. Используя алгоритмы, они могут распознавать скрытые закономерности и корреляции в необработанных данных, кластеризовать и классифицировать их, со временем постоянно улучшаясь.

 

Нейронные сети также идеально подходят для решения сложных задач в реальных жизненных ситуациях. Они могут изучать и моделировать отношения между входами и выходами, которые являются нелинейными и сложными; делать обобщения и заключения; выявить скрытые связи, закономерности и прогнозы; и моделировать очень изменчивые данные (например, данные финансовых временных рядов) и отклонения, необходимые для прогнозирования редких событий (например, обнаружения мошенничества). В результате нейронные сети могут улучшить процессы принятия решений в таких областях, как обнаружение мошенничества с кредитными картами, оптимизация логистики или же распознавание символов и голоса, также известное как обработка естественного языка.

Чтобы начать путешествие, убедитесь, что у вас есть хорошее понимание основных математических понятий, таких как исчисление начального уровня и линейная алгебра. Это важные инструменты не только для ИИ, но и для любой области программирования, ориентированной на исследования.

 

Университет искусственного интеллекта

 

 

Структура курсов и интерфейс

 

Проект онлайн-образования от Университета искусственного интеллекта специализируется только на AI. Платформа предлагает только один курс. Если действительно нужно стать специалистом по нейронным сетям или повысить свою квалификацию в этой области, то этот курс позволяет сделать быстрый старт как для новичков, так и получить актуальный опыт по этой тематике продвинутым специалистам.

Обучение проходит в виде очных вебинаров. Весь поток разделен на группы, к каждой приставляется куратор. С ним можно связаться через чат и задать интересующие вопросы. В конце курса ждет дипломная и курсовая работы, устный экзамен. Также есть возможность выбора уровня сложности по ДЗ: легкий, средний, тяжелый. Каждый студент может выбрать для себя наиболее оптимальный вариант. Такой выбор имеется и по участию в лабораториях, решающих конкретные задачи от партнёров университета.

Одно из преимуществ портала в том, что он не от крупных компаний и представляет собой образовательную лицензированную организацию. Основной уклон курса сделан на нейросетевое мышление, при максимальном изучении алгоритмов и нейросетевых задач.

 

Расписание

 

Программа рассчитана на 9 месяцев обучения. Само обучение интенсивное. Каждую неделю разбирается новая тема, по которой необходимо выполнить домашнее задание.

 

Практикоориентированность

 

Основной упор обучения делается на практику. Процесс на 90% состоит из практической работы, что позволяет максимально оттачивать навыки и наработать опыт, а задачи в практических заданиях максимально приближены к реальным. Преподаватели курса также в тренде развития искусственного интеллекта в мире.  

 

Отзывы в Интернете

 

Мы собрали за вас плюсы и минусы о курсе от реальных людей, которые оставили отзывы о нейронных сетях от Университета искусственного интеллекта.

 

 

Плюсы:

 

1. Адаптивность программы курса. Программа университета ориентирована под определенные запросы студентов так, что любой в конце обучения получит необходимые знания, научиться решать задачи максимально приближенные к реальным.

 

2. Практики-преподаватели. Огромным плюсом является то, что преподаватели являются практикующими аналитиками, и упор делается не на сухую теорию из учебников, а на применение полученных знаний в проектах. 

 

3. Скидки на следующие курсы. Преимущество для участников курсов, что каждый последующий курс ты можешь приобрести с существенной скидкой. 

 

4. Оперативная обратная связь. Кураторы очень быстро отвечали на вопросы в чатах.

 

5. Актуальный материал. Учебные материалы регулярно дополняются новыми темами. Благодаря материалам и взаимодействию с командой студентам удается преумножить свои знания и навыки по созданию нейронных сетей и вырасти как специалист.

 

6. Разностороннее обучение. В команде курса проводятся регулярные обучения по различным темам, связанным как с нейронками, так и другими сферами IT. Если кто-то хорошо прокопал новую тему, то другие нейронщики смогут быстро перенять опыт. Это полезно как самим нейронщикам в качестве личного развития, так и студентам, поскольку командные лекции часто становятся основой новых вебинаров для учащихся.

 

Минусы:

 

1. Высокая интенсивность обучения. Нужно много времени для проработки нового материала, поэтому следует заранее рассчитать свое время для образования.

 

2. Не хватает математической базы в курсе. Некоторые студенты отмечают нехватку мат.базы, которая нужна для более глубокого погружения в нейронные сети. Это не означает, что математика в курсе не дается совсем. Занятия по математике есть, но самостоятельно в этой части нужно будет поработать немало: поискать дополнительные материалы и потратить время на их изучение.

 

GeekBrains

 

 

Структура курсов и интерфейс

 

GeekBrains – это образовательная платформа от Mail.ru Group. Школа предлагает курс факультета искусственного интеллекта, который рассчитан для начинающих специалистов.

Курсы проводятся онлайн в Zoom, а не в записи: вы сможете задавать вопросы преподавателям и общаться с другими студентами. Также каждый вебинар сохраняется, поэтому вы сможете пересмотреть урок в любой момент.

В течение курса вы будете получать домашние задание и проекты, которые попадут в ваше портфолио. Во время обучения вы с другими студентами запустите свой продукт. Само обучение также строится на взаимодействии с командой: наставниками, преподавателями и студентами. Преимуществом является то, что на курсе GeekBrains HR-специалисты помогут вам создать востребованное резюме.  

 

Расписание

 

Все уроки подкрепляются заданиями, которые необходимо сделать к конкретному сроку.  Все занятия проходят по вечерам и по московскому времени. Если вы не сможете присутствовать на занятии, у вас будет возможность посмотреть вебинар в записи, а все вопросы по уроку можно задать преподавателю в чате. 

 

Практикоориентированность

 

Преподаватели GeekBrains – эксперты ВТБ, Mail.ru Group, МТС Банка, Leo Burnett и других топовых компаний. Они подготовят вас к работе в реальных условиях. Также hr-специалисты платформы подберут для вас подходящие вакансии, помогут оформить резюме и подготовиться к собеседованию. Преимуществом также является гарантия трудоустройства, которая закреплена в договоре. Если после успешного обучения вы не найдёте работу, вам вернут деньги.

 

Отзывы в Интернете

 

 

Основные плюсы:

 

1. Хорошие преподаватели. Все преподаватели адекватные, доброжелательные, при необходимости всегда подскажут, как решить трудности в вашей профессии. Владеют материалом, отвечают на вопросы, стараясь поделиться знаниями и личным опытом, даже выходя за рамки темы.

 

2. Структурированный материал. Весь материал структурирован, ничего лишнего.

 

3. Возможность изменить дедлайн через тех. поддержку.

 

Минусы:

 

1. Проблемы с качеством наставничества. Не всегда наставники качественно отвечают. Если необходим совет, лучше обращаться в чате к другим студентам или преподавателям. Однако есть те, кто помогают справиться с возникающими проблемами оперативно.

 

2. Домашние задания зависят от курса и преподавателя. На курсе по основам операционных систем домашние задания в основном теоретического характера, а основы языка Python носят практический характер, но в обоих случаях заставляют порыться в разных источниках и ознакомиться с темой ещё глубже и закрепить полученные знания.

 

3. Нет хорошей мобильной версии.

 

Coursera

 

 

Нейронные сети и глубокое обучение

 

Структура курсов и интерфейс

 

На платформе Coursera можно найти множество курсов по нейронным сетям, однако мы остановились на одном из самых популярных курсов «Нейронные сети и глубокое обучение», разработанный партнером DeepLearning.AI. Этот курс предназначен для новичков в науке о данных. Предварительный опыт программирования не требуется, хотя возможность устанавливать приложения и использовать виртуальную машину необходима для выполнения практических заданий.

Курс состоит из записанных видеолекций и заданий, которые закрепляют полученные знания. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом.

 

Расписание

 

Программа курса рассчитана на 3 недели. В среднем, вы будете проходить 2 темы в неделю, каждая из которых состоит из коротких видеолекций, материалов для самостоятельного изучения и тестов. Платформа предлагает гибкий график установления дедлайнов: назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

 

Практикоориентированность

 

На данном курсе есть лекторы, активно использующие нейросети и разрабатывающие новые подходы к ним. DeepLearning.AI предлагает образовательный опыт под руководством экспертов, который предоставляет практикам искусственного интеллекта и нетехническим специалистам необходимые инструменты, чтобы пройти весь путь от фундаментальных основ до передовых приложений, давая им возможность построить будущее на основе искусственного интеллекта. 

 

Отзывы в Интернете

 

 

Плюсы:

 

1. Манера преподавания. Стиль подачи преподавателя превосходен. Делает курс легким для понимания, поскольку он постепенно переходит от основ к более сложным темам. Очень хороший начальный курс.

 

Минусы:

 

1. Структура курса. Представленная на курсе структура заданий не является правильным способом оценки обучения. Задания или упражнения следует перемежать между лекциями, а задачи должны быть более интерактивными (подталкивая студента к размышлениям). Более того, количество заранее написанного кода было огромным, и поэтому студенты не особо много думали сами. Такая структура задания заставляет студента сосредоточиться на сопоставлении ожидаемых результатов вместо того, чтобы действительно понимать концепцию.

 

2. Мало практических заданий. Курс охватывает так много информации сразу в течение всей недели, а в конце остается буквально одно или два задания по программированию. После каждого видео должны быть вопросы с упражнениями, чтобы применить полученные теоретические навыки в программировании. Студенты знают общую концепцию deep learning и нейронных сетей, но не понимают, как кодировать эти концепции.

 

3. Нет помощи наставников. Кнопка помощи, где должны быть доступны наставники, потому что после изучения новой концепции у нас возникает масса вопросов. Мы не можем просто ввести все вопросы в дискуссионном форуме, а затем ждать, пока кто-нибудь ответит, и тогда этот вопрос затеряется среди кучи других вопросов. Особенно в программировании, когда мы застреваем и не понимаем, что делать сейчас. За 50 долларов в месяц структура обучения действительно оставляет желать лучшего. Даже в ханской академии образовательная структура намного лучше. И все это тоже бесплатно. Я учусь в колледже и работаю неполный рабочий день, и я вкладываю 70% своих доходов в этот курс, потому что от этого зависит мое будущее.

 

4. Слишком простые задания. Задания по программированию невероятно просты, все решения принимаются авторами, вы просто пишете в коде то, что они описали в примечаниях.

 

SkillFactory

 

 

Структура курсов и интерфейс

 

Курс по нейросетям от SkillFactory создан преимущественно для людей, которые решили углубить свои знания в области Data Science. Программа курсов SkillFactory устроена по принципу «от простого к сложному»: каждый изучаемый раздел имеет ссылки на другие ресурсы в интернете для более глубокого понимания материала, даются ссылки на надёжные сайты с проверенной, актуальной информацией.

Курс состоит из видеоуроков, в которых есть подробный разбор типичных примеров. Раз в неделю проводятся живые вебинары, где можно задать вопросы преподавателям. Записи вебинаров сохраняются, их можно просматривать в любой удобный момент. Для обратной связи с преподавателями и другими студентами используется среда Slack, где можно задать вопрос и оперативно получить ответ не только от преподавателя, но и от других студентов. Каждая изучаемая тема заканчивается проектами для студента, оценивать работы студентов предлагается сокурсникам, а после изучения ряда тем проводится аттестация знаний и итоговое оценивание.

 

Расписание

 

На курсе существуют дедлайны в каждом модуле, что мотивирует подходить к обучению ответственно. При этом предполагается гибкий подход к обучению: вы всегда можете сменить учебную группу, если не будете успевать выполнять задания на курсе.

 

Практикоориентированность

 

Программа на 80% состоит из практики — упражнений, тестов, маленьких и больших проектов. Каждая тема закрепляется и отрабатывается на практике.  На курсе вы пройдете все этапы управления продуктом. Карьерный курс также вшит в программу. Студенты получают сопровождение HR-специалистов с первого дня обучения.

 

Отзывы в Интернете

 

Основные плюсы:

 

1. Профессиональные преподаватели. Преподаватели ведут обучение на понятном и доступном языке, объясняют все детально, постепенно, сразу показывают практические примеры использования новой информации. Лексику могу охарактеризовать как “просто о сложном” так как в группе – не только опытные специалисты, но и новички, у которых от обилия профессиональной лексики мозг взорвется.

 
3. Коммуникация на курсе. На курсе есть много взаимодействия, как с преподавателями, так и с другими слушателями, а также групповые задания-соревнования и финальный хакатон.

 

4. Хорошая обратная связь. Преподаватели на курсе помогают, подсказывают.

 

Минусы:

 

1. Поверхностный материал курса. "Упор на практику" на деле оказывается синонимом "крайне поверхностного обзора предмета". Лекторы как будто боятся рассказывать вещи, которые будто не сможет понять среднестатистический слушатель. Объяснения методов и алгоритмов, которые нужны для выполнения задачи, на уровне научно-популярного видео для школьников.

2. Много теории. Хотелось бы на курсе увидеть побольше практических занятиях "в классе".

 

 Stepik

 

Нейронные сети и компьютерное зрение

 

 

Структура курсов и интерфейс

 

Данная платформа предлагает различные курсы для пользователей с разным уровнем знаний, однако мы остановились на курсе «Нейронные сети и компьютерное зрение», разработанный Samsung Research Russia Open Education. Курс предназначен для всех, кому интересны нейросети и Data Science и кто делает свои первые шаги в этой области. Для прохождения курса вам необходимо иметь базовые знания в области математической статистики и быть готовым программировать на Python.

Каждый из курсов предполагает структуру от простого к сложному. Все уроки разбиты на тематические модули. Курс состоит из записанных видеолекций и заданий, которые закрепляют полученные знания. Кроме лекций вас ждёт 8 практических семинаров. Сам курс бесплатный, в результате прохождения курса вы получите сертификат Stepik.

 

Расписание

 

Программа курса рассчитана на обучение длительностью 3-5 часов каждую неделю.  

 

Практикоориентированность

 

Авторы курса – эксперты Samsung AI Center, занимающиеся задачами машинного зрения – передают свой практический опыт и интуитивное понимание принципов работы нейронных сетей для компьютерного зрения.

 

Отзывы в Интернете

 

 

Плюсы:

 

1. Качественный материал курса. Качественно представлен материал лекций, темы полностью раскрыты. Семинары с хорошими примерами и большим количеством визуальной информации, что облегчает усвоение материала.

 

2. Курс для новичков. Очень полезно для новичков как с точки зрения получения теоретических, так и практических навыков. Не требуется глубоких знаний в математике, достаточно понимать производные.

 

3. Хорошее качество лекций. Короткие видеолекции, которые легко усваиваются, без воды, вырезаны запинки.

 

4. Практические задания. Семинары – практикум по видео-лекциям: собираем, обучаем и валидируем сеть. Задачи дополняют теорию.

 

5. Отзывчивое комьюнити. В комментариях почти всегда можно найти подсказку в виде ссылки на источник, либо расшифровку вопроса авторов курса. Также, очень много ответов преподавателей.

 

Минусы:

 

1. Не хватает теории. Материал подается небольшими порциями и в доступной форме, хотя студенты отмечают, что теории на курсе не всегда хватает, чтобы сделать практические задачи. Но для этого нужно и можно почитать документацию или пообщаться с людьми на курсе, которые подскажут, если вы двигаетесь не в том направлении.

 

2. Странная балльная система. Тест на выбор одного ответа из четырёх оценивается в 1 балл, сложная задача тоже 1 балл (но если нужен сертификат, то можно не решать теоретические задачи).

 

3. Формулировка задач. Порой задания не очень ясно описаны и приходится идти читать комментарии.

 

4. Шумоподавление в лекциях. Некоторым студентам тяжело слушать лекции с шумодавом: звучит как будто каждое слово — отдельное предложение с точкой на конце.

 

5. Структура лекции. Иногда нарушается последовательность рассказа, т.е. могут начать рассказывать про одно, потом переключиться на другое, а спустя несколько видео вернуться к первому.

 

6. Формулировки заданий. Некоторые задачи сформулированы несколько размыто, из-за чего в ответе приходится перебирать несколько вариантов, чтобы понять, что имели в виду авторы курса.

 

7. Отсутствие ссылок на источники, которые бы помогли в решении теоретических задач — не на конкретные формулы, а хорошо расписанный материал по теме, чтобы освежить знания в этой области, т.к. в теоретических задачах содержатся вопросы из разных областей математики (мат.анализ с производными, высшая математика с матрицами и векторами, теория вероятности).

 

DATA-SCIENCE И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
neural-university.ru Рейтинг: 0
Стоимость курса: 89 900 ₽
Стоимость/мес.: 2 490 ₽/мес.
Длительность: 30 нед.
Дата начала: 06.12.2022
Факультет Искусственного интеллекта
geekbrains.ru Рейтинг: 57 +2
Стоимость курса: 157 140 ₽
Стоимость/мес.: 157 140 ₽/мес.
Длительность: 18 мес.
Дата начала: 04.12.2021
Нейронные сети и глубокое обучение
coursera.org Рейтинг: 72 +2
Стоимость курса: 3 552 ₽
Длительность: 4 нед.
Дата начала: 25.11.2021
Курс по нейронным сетям
skillfactory.ru Рейтинг: 13 +13
Стоимость курса: 36 900 ₽
Стоимость/мес.: 36 900 ₽/мес.
Длительность: 2.5 мес.
Дата начала: 29.11.2021
AI разработчик
skillfactory.ru Рейтинг: 13 +13
Стоимость курса: 105 000 ₽
Стоимость/мес.: 105 000 ₽/мес.
Длительность: 12 мес.
Дата начала: 14.07.2022
Курс Machine Learning и Deep Learning
skillfactory.ru Рейтинг: 13 +13
Стоимость курса: 47 900 ₽
Стоимость/мес.: 47 900 ₽/мес.
Длительность: 5 мес.
Дата начала: 30.11.2021
Нейронные сети и компьютерное зрение
stepik.org Рейтинг: 74 +4
Стоимость курса:
Длительность:
Дата начала: 06.12.2022
Курс Ресурс Стоимость Длительность Дата начала Ссылка на курс
DATA-SCIENCE И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ neural-university.ru Рейтинг: 0 89 900 ₽ 2 490 ₽/мес. 30 нед. 06.12.2022
Факультет Искусственного интеллекта geekbrains.ru Рейтинг: 57 +2 157 140 ₽ 4 365 ₽/мес. 18 мес. 04.12.2021
Нейронные сети и глубокое обучение coursera.org Рейтинг: 72 +2 3 552 ₽ 4 нед. 25.11.2021
Курс по нейронным сетям skillfactory.ru Рейтинг: 13 +13 36 900 ₽ 3 075 ₽/мес. 2.5 мес. 29.11.2021
AI разработчик skillfactory.ru Рейтинг: 13 +13 105 000 ₽ 8 750 ₽/мес. 12 мес. 14.07.2022
Курс Machine Learning и Deep Learning skillfactory.ru Рейтинг: 13 +13 47 900 ₽ 3 992 ₽/мес. 5 мес. 30.11.2021
Нейронные сети и компьютерное зрение stepik.org Рейтинг: 74 +4 06.12.2022

Оставить отзыв