Автор: 
Технологии на основе искусственного интеллекта находят широкое применение во многих отраслях человеческой деятельности. Они помогают работать с большими объёмами информации, анализировать и принимать решения, а также используются в различных направлениях науки, деловой среды и даже искусства. Быстрый темп развития в области искусственного интеллекта вызывает нехватку профильных специалистов и в настоящее время существует множество образовательных программ. В этой статье представлены бесплатные онлайн-курсы по искусственному интеллекту с разной степенью сложности.
1. Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть
Курс для начинающих от Нетологии знакомит с работой искусственного интеллекта в области Data Science. Слушатели узнают устройство и виды нейросетей и какие задачи можно решать с их помощью, а также познакомятся с принципами обучения, логикой решения задач регрессии и классификации в работе нейросети. В конце учащиеся смогут выполнить практические задания и сдать итоговый тест на знание полученного материала.
2. Нейронные сети и компьютерное зрение
Алгоритмы свёрточных нейронных сетей, методы регуляризации и нормализации составляют основу курса о компьютерном зрении. 155 тестов и 23 интерактивные работы закрепляют теоретическую часть и готовят к решению сложной задачи в области CV/ML. После её решения выдаётся сертификат о прохождении.
3. Ускоренный курс по машинному обучению с API-интерфейсами TensorFlow
Ускоренный курс от Google основан на открытой библиотеке для машинного обучения TensorFlow. Общее время прохождения занимает 15 часов и включает в себя видеолекции с реальными примерами и практические упражнения. Учащиеся могут пройти курс самостоятельно в удобном для себя темпе и получить базовые представления о методах машинного обучения.
4. Основы искусственного интеллекта
Начальный курс об искусственном интеллекте и современных тенденциях в этой области. Большое количество практических заданий затрагивают основные способы машинного обучения – методы регрессии и кластеризации, а также ассоциативные правила и ансамбли: стекинг, бэггинг, бустинг. Для получения сертификата необходимо выполнить все практические задания.
5. Машинное обучение
Курс направлен на общее понимание роли искусственного интеллекта в процессах, связанных с большими объёмами информации, таких как анализ, классификация, восстановление и коррекция данных. Слушатель узнает, как строить модели машинного обучения, понимать какие задачи можно доверить ЭВМ и как взаимодействовать внутри профессиональной среды. В конце обучения выдаётся сертификат.
6. ИИ, основанный на знаниях: когнитивные системы
Понимание того, как когнитивные функции и творческие процессы человека используются в работе с искусственным интеллектом для решения проблем планирования, принятия решений и обучения — цель курса от Udacity. Учащихся ждёт большое количество самостоятельной работы с информацией и выполнение практических заданий.
7. Создание моделей машинного обучения
Microsoft предлагает несколько вариантов для самостоятельного освоения классического машинного обучения. Этот вариант является самым сложным и разбирает такие инструменты как scikit-learn, TensorFlow и PyTorch. Работа на курсе происходит на интерактивной вычислительной платформе Jupyter.
8. Нейронные сети
Данный курс направлен на ознакомление с идеями и основами теории устройства нейросетей. Что такое перцептрон, градиентный спуск, алгоритмы обучения и мониторинга нейросети подробно рассказывается в теоретической части с закреплением этих знаний на практических заданиях и тестах. При успешном прохождении курса выдаётся сертификат.
9. Открытый курс Open DataScience и Mail.ru Group по машинному обучению
Этот курс для самостоятельного изучения состоит из 10 видеолекций. Лекции посвящены главным темам в области машинного обучения и в конце каждой даётся задание для закрепления материала. Алгоритмы и методы работы с данными объясняются достаточно подробно, поэтому желательно знание математики на уровне второго курса технического вуза и опыт программирования на Python.
10. Введение CS50 в искусственный интеллект с помощью Python
Курс, в котором акцент делается на современных принципах работы искусственного интеллекта. На практике происходит ознакомление с алгоритмами поиска по графам, обучения с подкреплением и другими основными темами в области ИИ. Курс от Гарвардского университета обещает опыт работы с библиотеками для машинного обучения и приобретение навыков в программировании интеллектуальных систем на языке Python.
