Мы жертвуем 7% от стоимости этого курса во Всемирный фонд дикой природы (WWF)

SkillFactory
/
Курсы
/
Курс машинного обучения и нейросетей

SkillFactory
/
Курсы
/
Курс машинного обучения и нейросетей

Курс Machine Learning и Deep Learning

Комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения — от классических моделей до нейронных сетей

Получить программу

Длительность
20 недель

Формат
онлайн

Старт
скоро

Партнер курса

Кому подойдет курс

Программа обучения ML PRO

Программа обучения DL

Отзывы

Стоимость курса

Самая востребованная технология искусственного интеллекта

Machine Learning vs Deep Learning — в чем разница?

Как подобрать нужный алгоритм? «Потрогаем руками» все алгоритмы и разберемся на практике — где нужны нейронные сети, а где достаточно классических алгоритмов. Комплексный подход, организованный на курсе Machine Learning Pro + Deep Learning, подойдет для тех, кто хочет прокачаться в программировании глубоких нейронных сетей и моделей машинного обучения. Прохождение курсов потребует базового знания языка Python. В процессе обучения вы освоите все классические алгоритмы машинного обучения — от деревьев до рекомендательных систем, а также научитесь создавать различные нейронные сети.
Вас ждут хакатоны и in class соревнования на kaggle.

Начните путь
в машинное обучение
уже сейчас

Забронируйте курс по спеццене — со скидкой 40%!

Записаться

Получить программу

Курс подойдет вам, если вы

Новичок

Вы начинающий Data Scientist, уверенно владеете Python, разбираетесь в математике
и статистике. Вы сможете систематизировать и углубить полученные самостоятельно
или на бесплатных курсах знания, пообщаться с профессионалами, применить модели Machine Learning на практике.

Программист

Вы программируете на Python
и столкнулись с задачами программирования нейронных сетей в работе. На курсе
вы освоите основные алгоритмы машинного обучения, обучите рекомендательную систему
и создадите несколько
нейронных сетей.

Аналитик

Вы аналитик со знанием Python, оперируете большим объемом данных и хотите погрузиться в Machine Learning и Deep Learning. На курсе вы узнаете, какие задачи решает машинное обучение, примените
основные методы предобработки данных, создадите чат-бота на базе нейросети.

Медианная зарплата специалиста по нейросетям

*данные взяты с сайта

доступно прямо сейчас*

1154 вакансий

200 000 ₽

Партнеры курса

Лучшие студенты курса получат возможность пройти стажировку в компании EORA

Преимущества курса

Для обучения machine learning + deep learning вам понадобится знание Python. Мы научим вас базовому пониманию машинного обучения и углубим знания в области Data Science.

Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач
и практическом применении решений.

Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей. Используем силу machine learning для решения задач бизнеса!

Курс даст понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.

Курсы по специализации
Data Science

Python

Math&Stat

Machine
Learning

Deep
Learning

Data
Engineering

Менеджмент

Подробнее о полном курсе

Преподаватели

Эмиль Магеррамов

COO Data Lab,
компания EORA

Антон Киселев

Head of R&D, компания EORA

Сергей Веренцов

CTO, компания EORA

Андрей Зимовнов

Старший разработчик в Яндекс.Дзен

Дмитрий Коробченко

Deep Learning R&D Engineer, NVIDIA

Эмиль Богомолов

Инженер-исследователь в группе ADASE Сколтех

Краткая программа курса «Machine Learning PRO»

Помощь наставника на протяжении обучения

Модуль 1

Введение в машинное обучение

Знакомимся с основными задачами и методами machine learning , изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом
Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 2

Методы предобработки данных

Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering
Решаем 60+ задач на закрепление темы

Модуль 3

Регрессия

Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы

Модуль 4

Кластеризация

Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML
Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 5

Tree-based алгоритмы: введение в деревья

Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы

Модуль 6

Tree-based алгоритмы: ансамбли

Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели

Модуль 7

Оценка качества алгоритмов

Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения
Оцениваем качество нескольких моделей ML
Решаем 40+ задач на закрепление темы

Модуль 8

Временные ряды в машинном обучении

Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров
Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 9

Рекомендательные системы

Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели
Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 10

Финальный хакатон

Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle

Программа курса «Deep Learning»

Модуль 1

Введение в искусственные нейронные сети

Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python

Модуль 2

Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)

Создаем модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras

Модуль 3

Сверточные нейронные сети

Распознаем изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети

Модуль 4

Оптимизация нейронной сети

Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля

Модуль 5

Transfer learning & Fine-tuning

Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений

Модуль 6

Сегментация изображений

Проектируем нейронную сеть для сегментации людей в датасете COCO

Модуль 7

Детектирование объектов

Обучаем нейросеть решать задачу детекции на примере датасета с логотипами брендов

Модуль 8

Введение в NLP и Word Embeddings

Создаем нейросеть для работы с естественным языком

Модуль 9

Рекуррентные нейронные сети

Создаем чат-бота на базе рекуррентной нейросети

Модуль 10

Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)

Создаем агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма

Модуль 11

What's next?

Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаем нейросеть GAN для генерации изображений

Получите полную программу курса

Отзывы о курсе

На курсе обучение не заканчивается

Сертификат о прохождении курса

Помощь с трудоустройством и стажировкой

Самостоятельно реализованные проекты в ваше резюме/портфолио

Тусовка специалистов и полезные знакомства

Среди наших студентов сотрудники компаний

Запишитесь на курс

Курс стартует: скоро

Осталось 6 мест

Стоимость обучения

Можно в рассрочку на 12 месяцев. Банки партнеры:

47 900

₽

79 900 ₽

У меня есть промокод

12 : 10 : 44 : 16

40%

скидка

дней

часов

минут

секунд

Как проходит обучение

Слушаете лекции преподавателей

Вы сможете проходить обучение онлайн из любой точки планеты. Новые модули будут открываться раз в неделю.

Выполняете практические задания

Все практические задачи — реальные кейсы и задачи по применению алгоритмов Deep Learning для задач бизнеса.

Помощь преподавателя и коллектива

Вы будете получать поддержку наставников и постоянно общаться со своими сокурсниками в закрытых канала в Slack.

Выпускной хакатон

В конце курса вас ждет командное соревнование, в котором вы сможете применить все полученные навыки.

Как получить скидку на обучение?

Обучение за счет работодателя

Для запроса документов забронируйте курс через форму и выберите пункт «Оплатить как юрлицо» или напишите на почту [email protected]

Реферальная программа

Вы можете получить скидку 20%, пригласив друзей на наши курсы.

Программы лояльности

После оплаты одного из курсов вы получаете скидку на другой.

Репост

Поделитесь ссылкой у себя в соцсетях и получите дополнительную скидку 5%.

* Если хотите подробнее узнать про скидку, свяжитесь с менеджером

Часто задаваемые вопросы

Рынку нужны специалисты по машинному обучению и программированию нейронных сетей. Как пишет HeadHunter, количество вакансий, в которых упоминается машинное обучение, с 2012 по 2016 годы увеличилось в 18 раз: с 113 до 2037. А по версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий Америки.

Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130 000 — 300 000 ₽. Причина в том, что на рынке подобных специалистов крайне мало, а спрос на них (особенно со стороны больших ИТ-компаний) растет кратно каждый год. Наш курс поможет вам быть на передовой профессии и выгодно отличаться от специалистов, которые только начали делать первые шаги в Data Science и искать работу.

Для комфортного обучения на курсе по нейронным сетям вам необходимо обладать базовыми знания Python для анализа данных.

Курс предназначен для начинающих Data Scientist, разработчиков, product-менеджеров и всех, кто хочет освоить профессию Data Scientist или использовать возможности машинного обучения в своей работе или бизнесе.

На курсе вы научитесь решать конкретные бизнес-задачи и разберетесь с алгоритмами Deep Learning, а также освоите работу с данными с помощью машинного обучения и создания нейронных сетей.

Знание Python (также вам потребуется его установить на компьютер), около 6-8 часов в неделю и желание получить новые знания и навыки создания нейронных сетей.

Основной ответ такой — наш курс не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно. Но у наших курсов есть неоспоримые преимущества: фокус на практике, помощь преподавателя и поддержка группы.

Вы будете учиться по принципу одно занятие = одна задача. Вместе с опытным дата-сайентистом с опытом работы в топовых отечественных и зарубежных компаниях вы попрактикуетесь с данными, алгоритмами Deep Learning и получите самостоятельно реализованные кейсы в ваше портфолио .

Если вы столкнетесь с проблемой при выполнения задания, вам всегда будет, к кому обратиться: вы сможете получить совет от одногруппников и помощь преподавателя в закрытом сообществе в Slack. Курс составлен так, что вы не останетесь с трудностями один на один.

Просто посмотрите статистику Data Science / Machine Learning / Deep Learning на русскоязычных и зарубежных кадровых сайтах

Есть. Наш флагманский курс — Профессия Data Scientist. Да, он дольше и дороже, чем этот. Но зато Machine Learning и Deep Learning там подаются в связке со всеми другими темами по Data Science. С ним вы станете уверенным специалистом на рынке и, более того, сразу middle-уровня. Рекомендуем.