Au cours des dernières décennies, l'apprentissage automatique a créé des voitures autonomes, des systèmes de reconnaissance vocale et une recherche efficace. Aujourd'hui, c'est l'un des domaines les plus prometteurs et à la croissance la plus rapide à l'intersection de l'informatique et des statistiques, qui est activement utilisé en intelligence artificielle et en science des données. Les méthodes d'apprentissage automatique sont utilisées en science, technologie, médecine, commerce de détail, publicité, génération multimédia et autres domaines.
L'équipe de l'Université ITMO a rassemblé dix cours d'apprentissage automatique que vous pouvez suivre avant la fin de l'été. Certains les aideront à entrer dans la profession et d'autres s'y plongeront.
1.
"Introduction à l'apprentissage automatique"Site: Coursera
Auteur: École supérieure d'économie, École d'analyse des données Yandex
Durée: 7 semaines, 3-5 heures par semaine
Coût: gratuit
Langue: russe
Le cours aborde principalement les principaux types de tâches d'apprentissage automatique: classification, régression et clustering. Les enseignants de Yandex et de la Higher School of Economics expliquent les méthodes de base et parlent de leurs caractéristiques, apprennent à évaluer la qualité des modèles et à comprendre à quel type de problème chacun d'eux convient. Le programme est conçu pour sept semaines, mais si vous essayez, vous pouvez terminer le cours avant le 1er septembre. Le cours s'adresse aux étudiants qui connaissent bien Python, car ses bibliothèques numpy, pandas et scikit-learn sont utilisées.
2.
Introduction à l'apprentissage automatique à partir de GL4GSite: grand apprentissage
Publié par Great Learning
Durée: 1h30
Coût: gratuit
Langue: anglais
Le cours de courte durée est destiné à ceux qui sont intéressés par l'apprentissage automatique, mais ne savent pas encore par où commencer. Le programme se compose de 12 leçons vidéo et explique ce qu'est l'apprentissage automatique et comment l'algorithme peut apprendre, raconte la terminologie et les méthodes de base, et donne également des exercices pratiques.
3.
Apprentissage automatique de A à Z: utiliser Python et R en science des donnéesLieu: Udemy
Publié par Kirill Eremenko ,, Hadelin de Ponteves, équipe SuperDataScience
Durée: 41 heures de conférences vidéo
Coût: 10,99 $
Langue: anglais
Le cours a été développé par deux Data Scientists pour expliquer la théorie complexe, les algorithmes et la programmation à l'aide de bibliothèques d'apprentissage automatique. Le programme se compose de dix parties qui couvrent le traitement des données, la régression, la classification, le clustering, l'apprentissage par renforcement, le traitement du langage naturel et l'apprentissage profond. Le cours comprend des exercices pratiques et des modèles de code pour Python et R. Une grande attention est accordée au choix du bon modèle pour chaque type de tâche.
4.
Formation Bootcamp: Python pour la science des données et l'apprentissage automatiqueLieu: Udemy
Publié par Jose Portilla
Durée: 21,5 heures de cours vidéo
Coût: 10,99 $
Langue: anglais
Le programme de cours vous aide à comprendre comment utiliser Python pour analyser des données, créer des visualisations et utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique. Le cours utilise NumPy, Seaborn, Matplotlib, Pandas, Scikit-Learn, Machine Learning, Plotly, Tensorflow et d'autres outils. De plus, les étudiants seront informés sur le traitement du langage naturel, l'intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur.
5.
Data Science, Deep Learning et Machine Learning avec PythonLieu: Udemy
Publié par Frank Kane
Durée: 12 heures de conférences vidéo
Coût: 10,99 $
Langue: anglais
Le cours décrit l'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes commerciaux. Le conférencier Frank Kane a travaillé pendant neuf ans chez Amazon et IMDb, créant des systèmes de recommandation. Chaque concept est décrit dans un langage simple sans termes mathématiques complexes. Après l'introduction, l'utilisation du code Python est démontrée. L'accent est mis sur la compréhension pratique et l'application des algorithmes d'apprentissage automatique. À la fin du cours, les étudiants se voient proposer un travail sur le projet final afin d'appliquer de nouvelles connaissances.
6.
Cours Google Machine LearningSite: Google
Publié par: Google
Durée: 15 heures de conférences vidéo
Coût: gratuit
Langue: anglais
La société propose une introduction rapide et pratique à l'apprentissage automatique à l'aide de l'API TensorFlow. Le cours comprend une série de leçons avec des conférences vidéo, des tâches réelles et des exercices pratiques. Au total, les élèves doivent écouter 25 leçons et effectuer 40 exercices. La visualisation interactive est offerte pour tous les algorithmes.
7.
Structurer des projets d'apprentissage automatiqueSite: Coursera
Auteur: deeplearning.ai
Durée: deux semaines
Coût: abonnement Coursera 3 039 ₽ par mois
Langue: anglais
Les membres du corps professoral de l'Université de Stanford vous expliqueront comment créer une équipe d'apprentissage automatique. En deux semaines, les étudiants apprendront à trouver des erreurs dans le système d'apprentissage automatique, à hiérarchiser leur travail et à comprendre les détails complexes de l'apprentissage automatique, par exemple, des ensembles de données d'apprentissage invalides.
8.
Utiliser l'apprentissage profond dans la créativité avec TensorFlowSite: Kadenze
Publié par: Google Magenta
Durée: cinq séances de 12 heures
Coût: gratuit
Langue: anglais, sous-titres russes
Le cours a été créé avec le soutien du projet Magenta de Google, dans le cadre duquel l'entreprise tente de créer un «ordinateur créatif». Les enseignants parlent des composants de base de l'apprentissage profond qui sont nécessaires pour construire des algorithmes: réseaux convolutionnels, auto-codeurs variationnels, réseaux adversatifs génératifs et réseaux neuronaux récursifs. Une attention particulière est portée à la créativité des réseaux de neurones. Par exemple, travailler avec une image et créer un contenu qui correspond à l'esthétique ou au contenu d'une autre image.
9.
Apprentissage automatique statistiqueSite: YouTube
Auteur: Université Carnegie - Mellon
Durée: 24 conférences de 1,5 heure
Coût: gratuit
Langue: anglais, sous-titres russes
YouTube a un enregistrement d'une série de conférences de Larry Wasserman, professeur au Département de statistique et à la Faculté d'apprentissage automatique de l'Université Carnegie Mellon Le cours est conçu pour les personnes ayant des connaissances avancées en mathématiques et en programmation, car il se concentre sur l'intégration des statistiques et de l'apprentissage automatique. Un prérequis pour le cours est les conférences
«Théorie statistique intermédiaire» et
«Introduction à l'apprentissage automatique» .
10.
"Principes de l'apprentissage automatique"Site: EdX
Publié par: Microsoft
Durée: 6 semaines, 2 à 4 heures par semaine
Coût: gratuit, certificat de 99 $
Langue: anglais
Le cours est certifié par Microsoft dans le domaine de la science des données. Il explique comment créer et travailler avec des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Python, R et Azure Machine Learning. Les enseignants parlent de classification, de régression dans l'apprentissage automatique, de modèles contrôlés, de systèmes de modélisation non linéaire, de clustering et de développement de recommandations.
Pour ceux qui sont plus proches des réunions hors ligne, l'Université ITMO organise une école d'été de machine learning à Saint-Pétersbourg du 2 au 15 août au Speech Technology Center. Les étudiants acquerront une expérience pratique dans l'application de méthodes et d'algorithmes d'apprentissage en profondeur pour l'analyse de données audiovisuelles afin de reconnaître les émotions.
Exigences pour les participants:
- étudiants seniors;
- possession de Python;
- avoir de l'expérience dans l'application de méthodes modernes d'apprentissage automatique;
- une grande envie de se développer dans le domaine de l'analyse audio et vidéo.
La réception des candidatures durera jusqu'au 23 juillet. Vous pouvez vous inscrire sur le
site . La participation à l'école est gratuite. Les organisateurs paient également pour l'hébergement dans l'auberge de l'Université ITMO. Et pour la meilleure solution à la tâche de test - et aux coûts de transport.