En las últimas décadas, el aprendizaje automático ha creado automóviles autónomos, sistemas de reconocimiento de voz y búsqueda eficiente. Ahora es una de las áreas prometedoras y de más rápido crecimiento en la intersección de la informática y las estadísticas, que se utiliza activamente en inteligencia artificial y ciencia de datos. Los métodos de aprendizaje automático se utilizan en ciencia, tecnología, medicina, comercio minorista, publicidad, generación de multimedia y otros campos.
El equipo de la Universidad ITMO ha recopilado diez cursos de aprendizaje automático que puede completar antes del final del verano. Algunos los ayudarán a ingresar a la profesión, y otros profundizarán en ella.
1.
"Introducción al aprendizaje automático"Sitio: Coursera
Autor: Escuela Superior de Economía, Escuela de Análisis de Datos Yandex
Duración: 7 semanas, 3-5 horas a la semana.
Costo: Gratis
Idioma: ruso
El curso habla principalmente sobre los principales tipos de tareas de aprendizaje automático: clasificación, regresión y agrupamiento. Los maestros de Yandex y la Escuela Superior de Economía explican los métodos básicos y hablan sobre sus características, aprenden a evaluar la calidad de los modelos y entienden para qué tipo de problema es adecuado cada uno de ellos. El programa está diseñado para siete semanas, pero si lo intentas, puedes terminar el curso antes del 1 de septiembre. El curso está dirigido a estudiantes que están familiarizados con Python, ya que se utilizan sus bibliotecas numpy, pandas y scikit-learn.
2.
Introducción al aprendizaje automático de GL4GSitio: gran aprendizaje
Publicado por Great Learning
Duración: 1,5 horas.
Costo: Gratis
Idioma: inglés
El curso corto está dirigido a aquellos que están interesados en el aprendizaje automático, pero aún no saben por dónde empezar. El programa consta de 12 lecciones en video y explica qué es el aprendizaje automático y cómo puede aprender el algoritmo, explica terminología y métodos básicos, y también ofrece ejercicios prácticos.
3.
Aprendizaje automático de la A a la Z: uso de Python y R en Data ScienceLugar: Udemy
Publicado por Kirill Eremenko ,, Hadelin de Ponteves, Equipo SuperDataScience
Duración: 41 horas de video conferencias.
Costo: $ 10.99
Idioma: inglés
El curso fue desarrollado por dos científicos de datos para explicar teorías complejas, algoritmos y programación utilizando bibliotecas de aprendizaje automático. El programa consta de diez partes que cubren el procesamiento de datos, regresión, clasificación, agrupamiento, aprendizaje de refuerzo, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje profundo. El curso tiene ejercicios prácticos y plantillas de código para Python y R. Se presta mucha atención a elegir el modelo correcto para cada tipo de tarea.
4.
Entrenamiento Bootcamp: Python para ciencia de datos y aprendizaje automáticoLugar: Udemy
Publicado por Jose Portilla
Duración: 21.5 horas de video conferencias
Costo: $ 10.99
Idioma: inglés
El programa del curso le ayuda a comprender cómo usar Python para analizar datos, crear visualizaciones y usar algoritmos de aprendizaje automático. El curso utiliza NumPy, Seaborn, Matplotlib, Pandas, Scikit-Learn, Machine Learning, Plotly, Tensorflow y otras herramientas. Además, se informará a los estudiantes sobre el procesamiento del lenguaje natural, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo.
5.
Ciencia de datos, aprendizaje profundo y aprendizaje automático con PythonLugar: Udemy
Publicado por Frank Kane
Duración: 12 horas de video conferencias.
Costo: $ 10.99
Idioma: inglés
El curso describe el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para resolver problemas comerciales. El profesor Frank Kane trabajó durante nueve años en Amazon y IMDb, creando sistemas de recomendación. Cada concepto se describe en un lenguaje simple sin términos matemáticos complejos. Después de la introducción, se demuestra el uso del código Python. La atención se centra en la comprensión práctica y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático. Al final del curso, se les ofrece a los estudiantes trabajar en el proyecto final para aplicar nuevos conocimientos.
6.
Curso de aprendizaje automático de GoogleSitio: Google
Publicado por: Google
Duración: 15 horas de video conferencias.
Costo: Gratis
Idioma: inglés
La compañía ofrece una introducción rápida y práctica al aprendizaje automático utilizando la API TensorFlow. El curso incluye una serie de lecciones con video conferencias, tareas reales y ejercicios prácticos. En total, los estudiantes necesitan escuchar 25 lecciones y completar 40 ejercicios. Se ofrece visualización interactiva para todos los algoritmos.
7.
Estructuración de proyectos de aprendizaje automático.Sitio: Coursera
Autor: deeplearning.ai
Duración: dos semanas
Costo: suscripción a Coursera 3 039 ₽ por mes
Idioma: inglés
Los miembros de la facultad de la Universidad de Stanford le dirán cómo construir un equipo de aprendizaje automático. En dos semanas, los estudiantes aprenderán a encontrar errores en el sistema de aprendizaje automático, priorizarán su trabajo y comprenderán los detalles complejos del aprendizaje automático, por ejemplo, conjuntos de datos de aprendizaje no válidos.
8.
Uso del aprendizaje profundo en creatividad con TensorFlowSitio: Kadenze
Publicado por: Google Magenta
Duración: cinco sesiones de 12 horas.
Costo: Gratis
Idioma: inglés, subtítulos en ruso
El curso fue creado con el apoyo del proyecto Magenta de Google, en cuyo marco la empresa está tratando de crear una "computadora creativa". Los maestros hablan sobre los componentes básicos del aprendizaje profundo que se necesitan para construir algoritmos: redes convolucionales, autocodificadores variacionales, redes adversas generativas y redes neuronales recursivas. Se presta atención a la creatividad de las redes neuronales. Por ejemplo, trabajar con una imagen y crear contenido que coincida con la estética o el contenido de otra imagen.
9.
aprendizaje automático de estadísticaSitio: YouTube
Autor: Universidad Carnegie - Mellon
Duración: 24 clases de 1,5 horas.
Costo: Gratis
Idioma: inglés, subtítulos en ruso
YouTube tiene una grabación de una serie de conferencias de Larry Wasserman, profesor del Departamento de Estadística y de la Facultad de Aprendizaje Automático de la Universidad Carnegie Mellon. El curso está diseñado para personas con conocimientos avanzados de matemáticas y programación, ya que se centra en la integración de estadísticas y aprendizaje automático. Un requisito previo para el curso son las conferencias
"Teoría estadística intermedia" e
"Introducción al aprendizaje automático" .
10.
"Principios del aprendizaje automático"Sitio: EdX
Publicado por: Microsoft
Duración: 6 semanas, 2-4 horas por semana.
Costo: gratis, certificado de $ 99
Idioma: inglés
El curso está certificado por Microsoft en el campo de la ciencia de datos. Habla sobre cómo crear y trabajar con modelos de aprendizaje automático utilizando Python, R y Azure Machine Learning. Los docentes hablan sobre clasificación, regresión en el aprendizaje automático, modelos controlados, sistemas de modelado no lineal, agrupamiento y el desarrollo de recomendaciones.
Para aquellos que están más cerca de las reuniones fuera de línea, la Universidad ITMO organiza una Escuela de Aprendizaje Automático de Verano en San Petersburgo del 2 al 15 de agosto en el Centro de Tecnología del Habla. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica en la aplicación de métodos y algoritmos de aprendizaje profundo para el análisis de datos audiovisuales para reconocer las emociones.
Requisitos para los participantes:
- estudiantes mayores;
- posesión de Python;
- tener experiencia aplicando métodos modernos de aprendizaje automático;
- Un gran deseo de desarrollarse en el campo de la analítica de audio y video.
La recepción de solicitudes durará hasta el 23 de julio. Puedes registrarte en el
sitio . La participación en la escuela es gratuita. Los organizadores también pagan alojamiento en el albergue de la Universidad ITMO. Y para la mejor solución para la tarea de prueba, y los costos de transporte.