Курсы машинного обучения от школы Coursera

Этот курс поможет вам ознакомиться с новейшими технологиями искусственного интеллекта. Инженеры по глубокому обучению сейчас широко востребованы, освойте методы глубокого обучения и перед вами откроются многочисленные карьерные возможности. Глубокое обучение также можно считать новой «сверхспособностью», с помощью которой вы будете строить такие ИИ-системы, которые невозможно было создать еще пару лет назад. В этом курсе вы познакомитесь с основами глубокого обучения. После завершения курса вы: - будете иметь представление об основных технологических тенденциях, движущих вперед область глубокого обучения; - сможете строить, обучать и применять полносвязные глубокие нейронные сети; - будете знать, как реализуются эффективные (векторизованные) нейросети; - получите представление о ключевых параметрах архитектуры нейронной сети Данный курс также позволяет разобраться, как в реальности действует глубокое обучение, а не просто дает его поверхностное описание. Поэтому после завершения курса вы сможете применять глубокое обучение в собственных приложениях. Если вы ищете работу в области ИИ, то после прохождения данного курса вы также сможете ответить на простые вопросы в ходе собеседования. Это первый курс специализации «Глубокое обучение».

Этот курс научит вас строить сверточные нейронные сети и использовать их для обработки изображений. Благодаря глубокому обучению машинное зрение сегодня работает намного лучше, чем всего лишь два года назад, и это позволяет использовать его в самых разных отраслях, начиная от безопасного автономного вождения и точного распознавания лиц и заканчивая автоматической интерпретацией рентгеновских снимков. В рамках курса вы: — научитесь строить сверточные нейронные сети, включая их самые современные виды, такие как остаточные сети; — узнаете, как применять сверточные сети в задачах визуального обнаружения объектов и распознавания изображений; — узнаете, как использовать нейронную передачу стиля для создания изображений; — научитесь применять алгоритмы к изображениям, видео и другим 2D- и 3D-данным. Это четвертый курс специализации «Глубокое обучение».

Из этого курса вы узнаете, как создавать успешные проекты по машинному обучению. Вы — лидер команды по внедрению ИИ или хотите им стать? Этот курс научит вас ставить правильные цели для своей команды. Многое из содержимого этого курса никогда не предлагалось в других образовательных проектах и наработано на основе моего опыта построения и внедрения многочисленных проектов. В настоящий курс также включены два тренажера, которые позволят вам отработать принятие решений в ходе организации проектов по машинному обучению. Тренажеры дадут вам опыт, на получение которого иначе могло бы потребоваться несколько лет работы в машинном обучении. После двух недель занятий вы: — поймете, как диагностировать ошибки в системах машинного обучения; — научитесь выделять наиболее перспективные направления для снижения количества ошибок; — получите знания о сложных настройках машинного обучения, таких как несоответствие наборов для обучения тестовым наборам, и сравнении показателей машины с показателями человеческого уровня; — узнаете, как применять сквозное обучение (end-to-end learning), перенос обучения (transfer learning) и многозадачное обучение (multi-task learning). Я видел, как команды специалистов впустую тратили месяцы и даже годы работы потому, что не понимали принципы, излагаемые в этом курсе. Я надеюсь, что этот двухнедельный курс сэкономит месяцы вашего времени. Он независим от других, и для его прохождения нужны только базовые знания в области машинного обучения. Это третий курс специализации «Глубокое обучение».