ТОП-9 лучших курсов Deep Learning: какой курс выбрать, сравнение и стоимость обучения

№	Фото	Школа/Курс	Стоимость	Рассрочка	Длительность	Трудоустройство	Ссылка на курс
1		Нетология Курс «Deep Learning» 100 из 100	31 500	2 625 Оплата по месяцам без переплаты на 12 месяцев	3 месяца	Есть	Ссылка на курс
2		Otus Курс «Deep Learning. Basic» 99 из 100	45 000	- Нет информации	4 месяца	Нет	Ссылка на курс
3		SkillFactory Курс «Нейронные сети» 98 из 100 53 отзыва	69 000	- Можно в рассрочку на 12 месяцев	2.3333333333333 месяца	Есть	Ссылка на курс
4		NEW PRO  LAB Курс «DEEP LEARNING 8.0» 97 из 100	72 000	- Для физических лиц возможна рассрочка	24 дня	Нет	Ссылка на курс
5		DL Course Курс «DEEP LEARNING НА ПАЛЬЦАХ» 96 из 100	- Бесплатно	-	15 дней	Нет	Ссылка на курс
6		DEEP LEARNING COURSES Курс «DEEP LEARNING TUTORIALS» 95 из 100	3 130	- Нет	17 дней	Нет	Ссылка на курс
7		Coursera Курс «Специализация Глубокое обучение» 94 из 100 4 отзыва	- Бесплатно	-	7 дней	Нет	Ссылка на курс
8		Udemy Курс «Глубокое обучение» 93 из 100	1 566	- Нет	12 дней	Нет	Ссылка на курс
9		edX Inc Introduction to Deep Learning 92 из 100	100 000	- Нет информации	3.7333333333333 месяца	Нет	Ссылка на курс

Deep learning (глубокое обучение) — это вид машинного обучения с использованием многослойных нейронных сетей, которые самообучаются на большом наборе данных.

ТОП-9 лучших курсов Deep Learning

Искусственный интеллект с годами эволюции самостоятельно начинает находить порядок решения данной задачи, постепенно развивается и после каждой итерации выдает наиболее чёткий результат. Deep learning используют в компьютерном зрении (для извлечения информации из изображений), машинном переводе и распознавании человеческой речи).

Недавний этап эволюции глубокого обучения начался в начале 2010-х годов. Этому помогли возрастание производительности графических процессоров и создание нейронных сетей, создание которых базировалось на устройстве человеческого глаза. В 2012 году применение deep learning помогло снизить вероятность ошибок при распознавании предметов на картинках в рамках проекта ImageNet до 17%. Сейчас нейросети решают такие задачи с точностью до 95-99%, что во многом превышает наши человеческие возможности.
В наше время нейросеть используют и для обработки активности в мозге человека. В 2020 году учёные применили deep learning для поиска отделов височной доли мозга, которые отвечают за распознавание обликов у человека.

Мы подобрали для вас 9 лучших курсов. Все они разные, со своими особенностями. Благодаря таблице вы сможете сравнить их, выбрать то, что вам нравится больше.

	Фото	Название	Рейтинг	Цена
#1		Нетология	⭐ 5 / 5	Узнать цену
#2		Otus	⭐ 4.95 / 5	Узнать цену
#3		SkillFactory	⭐ 4.9 / 5	Узнать цену
#4		NEW PRO  LAB «DEEP LEARNING»	⭐ 4.85 / 5	Узнать цену
#5		DL Course	⭐ 4.8 / 5	Узнать цену
#6		DEEP LEARNING COURSES	⭐ 4.75 / 5	Узнать цену
#7		Coursera	⭐ 4.7 / 5	Узнать цену
#8		Udemy	⭐ 4.65 / 5	Узнать цену
#9		edX Inc	⭐ 4.6 / 5	Узнать цену

Какой бы вы выбрали курс Deep Learning или посоветовали?

Принять участие в опросе

edX Inc

edX Inc

Этот курс предоставляет уникальные знания о применении глубокого обучения к очень сложным и нестандартным (медицинским) проблемам (в 2D и 3D). Все уроки включают четко изложенную теорию и примеры кода, чтобы вы могли понять и выполнить каждый шаг. Мощное онлайн-сообщество с нашими форумами QA с тысячами студентов и преданными помощниками преподавателей, а также взаимодействие студентов на нашем сервере Discord. Вы изучите навыки и приемы, которых нет у подавляющего большинства инженеров ИИ!

Для кого предназначен курс:

• для новичков, опытных, профессионалов.

В итоге вы узнаете:

• узнаете, как использовать NumPy;
• изучите принципы классической теории машинного учения;
• базы медицинской визуализации;
• форматы данных в медицинской визуализации;
• создание искусственных нейронных сетей при помощи PyTorch;
• используйте PyTorch-Lightning для современного изучения;
• визуализируйте решение CNN;
• обработка 2D и 3D данных;
• State-of-art сегментации. Готовы к задачам: Object Detection, Object Localization, Bounding boxes и AnchorBoxes;
• погрузитесь в CNNО отличать дискриминатор от генератора. Научите синтезатор выбрать информацию из линейной регрессии;
• создадите сети генерации и научите её;
• строить модели языка;
• NLP в 2018 году возрастает стремительнее других сетей;
• NER и машинный перевод: от Word2Wec до фиксирования тона и улучшения текста;
• научитесь выполнять функции машинного обучения при помощи нейронной сети, например: генерирование рукописных чисел, самостоятельно обучающийся робот для игр в крестики-нолики, распределение картинок и т. д.;
• узнаете теорию, нужную для изучения более сложных занятий. Карта курсов направления Data Science в OTUS Научитесь работать с нейронной сетью с применением фреймворков PyTorch, Tensorflow, KerasПрименены все 6 способов градиентного спуска к логической регрессии;
• создан график функции утерь в зависимости от эпохи.

Средний заработок — 45000 р.

Udemy

Udemy

Из курса вы узнаете, как использовать Pytorch-Lightning для выполнения настоящих задач.

Для кого предназначен курс:

• всем, кто хочет узнать больше о совместной области ИИ и медицинской интерпритации и о том, как это делать;
• разработчикам, знакомым с начальными знаниями в сфере глубокого обучения, которые хотят применить свои умения не только для решения игрушечных целей.

В итоге вы сможете:

• создавать и обучать глубокие нейронные сети, внедрять векторизованные нейронные сети, определять параметры архитектуры и применять DL к своим приложениям;
• используйте передовой опыт для обучения и разработки тестовых наборов и анализа смещения/вариации для создания приложений глубокого обучения, используйте стандартные методы нейронной сети, применяйте алгоритмы оптимизации и внедряйте нейронную сеть в TensorFlow;
• используйте стратегии для уменьшения ошибок в системах машинного обучения, разбирайтесь в сложных настройках машинного обучения и применяйте сквозное, переносное и многозадачное обучение;
• создайте нейронную сеть, примените её к задачам визуального обнаружения и распознавания, используйте передачу нейронного стиля для создания произведений искусства и примените эти алгоритмы к изображениям, видео и другим 2D/3D данным;
• конструируйте и обучайте нейронную сеть и её варианты (GRU, LSTM), применяйте RNN к моделированию языка на уровне символов, работайте с NLP и Word Embeddings, а также используйте токенизаторы и преобразователи HuggingFace для определения именованных сущностей и ответов на вопросы;
• повторим с вами необходимые области математики: теорию информации, теорию вероятности, линейную математику и базу исследования;
• исследуем базовые библиотеки и файлы для машинного обучения работы с нейронной сетью: от NumPy до TensorFlow;
• решим элементарные упражнения глубокого обучения по всем начальным отраслям: «Компьютерное зрение», «Обработка естественных языков», «Обучение с подкреплением», «Генеративные сети»;
• после окончания программы вы сможете проходить собеседование на должность Junior Deep Learning Engineer.

В конце можно получить диплом, составить резюме, найти достойную работу.

Средний заработок — 50000 р.

Coursera

Coursera

Станьте экспертом по машинному обучению. Освойте начальные знания глубокого обучения и погрузитесь в ИИ. Недавно обновленный с передовыми методами. В этой специализации вы сможете конструировать и учить архитектуры нейронной сети, такие как сверточные сети, рекуррентные сети, LSTM, и поймёте, как сделать их усовершенствованней при помощи таких программ, как Dropout, BatchNorm, инициализация Xavier/He и прочие. Готовьтесь изучить теорию концепции и их источники приложения при помощи Python и TensorFlow, а ещё решать настоящие практические упражнения, например, определение речи, соединение музыки, боты, машинный перевод, анализ естественного языка и всё остальное.

Для кого предназначен курс:

• для новичков, опытных, профессионалов.

Чему вы научитесь:

• создавать и обучать глубокие нейронные сети, определять ключевые параметры архитектуры, внедрять векторизованные нейронные сети и глубокое обучение в приложения;
• изучайте наборы тестов, анализируйте дисперсию для приложений глубокого обучения, используйте стандартные методы и методы оптимизации и создавайте нейронные сети в TensorFlow;
• создайте CNN и примените ее к задачам обнаружения и распознавания, пользуйтесь переносом нейронных стилей для конструирования произведений искусства и применяйте алгоритмы к данным картинок и видео;
• конструируйте и изучайте RNN, работайте с NLP и вложениями Word, а ещё используйте токенизаторы HuggingFace и детали преобразования для выполнения NER и ответов на вопросы;
• будете изучать теорию, нужную для изучения более сложных занятий. Карта занятий сферы Data Science в OTUS;
• научитесь заниматься с нейронной сетью с применением фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras Изучите теорию и практику по некоторым обязательным областям Deep Learning, например, Computer Vision, обучение с подкреплением.

В конце вы можете получить сертификат и предложения работы.

Средний заработок — 55000 р.

DEEP LEARNING COURSES

Начните глубокое обучение с нуля. Изучите машинное обучение, науку о данных, искусственный интеллект с нуля — опыт не требуется. Курсами уже воспользовались сотни тысяч студентов. Вы изучаете фундаментальные концепции, основанные на передовой математике и визуализации, чтобы понимать алгоритмы машинного обучения на глубоком и интуитивном уровне, и каждый курс содержит практические примеры с реальными данными, чтобы вы могли сразу же применять эти концепции в своей работе.

DEEP LEARNING COURSES

Для кого предназначен курс:

• для новичков, опытных, профессионалов.

Понятия, о которых вы сможете узнать из курса:

• сможете рассказывать о себе без волнения и грамотно реагировать на критику;
• создадите своё портфолио;
• оформите портфолио так, чтобы работодатель убедился в ваших навыках;
• научитесь работать для самого себя и на себя;
• поймёте, где находить первых заказчиков и как формировать с ними хорошие отношения.

В конце вы защитите свой проект и получите диплом. Он будет полезен как в России, так и заграницей.

Средний заработок — 50000 р.

DL Course

DL Course

Курс нужен для того, чтобы научиться работать с обновлённым deep learning с нуля, причём вам не нужны знания ни о нейросетях, ни о machine learning. Лекции записаны в формате стримов на Youtube, упражнения выполняются на Питоне, обсуждения и поддержка в популярных ML-сообществах на русском языке — ODS.ai и ClosedCircles.

Для кого предназначен курс:

• для неопытных программистов и студентов тех. специальностей, желающих понять с нуля, как выстраивать современные решения на базе алгоритмов глубокого обучения решения на основе методов глубокого обучения.

Вот часть информации, которая вас ждёт:

• сможете решать задачи из регулярно прогрессирующих сфер компьютерного зрения. Проект: обучение нейросетей на DensePose для воспроизведения виртуальной примерки вещей;
• изучите команды генерирования и классификации текстов с применением Deep Learning и машинному переводу. Проект: классификация интентов для бота в целях задачи по проектированию голосового помощника службы поддержки;
• реализовывать NLP с самого старта. От типичных RNN, GRU и LSTM до популярных Encoder-Decoder архитектур. Токенизация, словари, знаки и детальный разбор разных интерпретаций сети;
• State-of-art сегментации. Следующие имеющиеся цели: Object Detection, Object Localization, Bounding boxes. Познайте CNN.

В конце вам выдадут сертификат, с которым будет проще устроиться на работу.

Средний заработок — 50000 р.

NEW PRO  LAB «DEEP LEARNING»

NEW PRO  LAB «DEEP LEARNING»

Фильтрация изображений, видеороликов и текстов при помощи нейронной сети. Уроки онлайн в зуме по понедельникам и средам с 19:00 до 22:00. После обучения вы получите самые свежие знания в изучаемой профессии: быстро использовать шаблонные модели и решения грубо говоря в пару строчек кода, а ещё поработать с актуальными упражнениями, которые стали доступны совсем недавно с помощью новых архитектур и методик изучения. Это проведёт вас по дороге в самые успешные стартапы, а также будет возможность самостоятельно сделать новый товар, которого точно не может быть на рынке.

Курс поможет хорошо окунуться в теорию и практику глубокого обучения, с возможностью научиться разработке нейронных сетей на основе наиболее современных архитектур.

Для кого предназначен курс:

• технические руководители;
• ML-инженеры.

Итоги:

• составите резюме;
• сможете успешно представить свои сильные черты;
• поймёте, как отыскать подходящую работу;
• познакомитесь с платформами для нахождения работы и приобретёте доступ к бирже заданий;
• подготовитесь к совещанию перед устройством на работу;
• классификация текста (например, обнаружение спама, анализ настроений, категоризация документов);
• распознавание именованных объектов;
• обобщение текста;
• машинный перевод;
• вопросно-ответный;
• создание (правдоподобного) текста;
• моделирование замаскированного языка (вращение статей);
• нулевая классификация.

По окончании вам выдадут диплом и предложат место работы.

Средний заработок — 57000 р.

SkillFactory

SkillFactory

Курс сблизит вас с базовыми библиотеками Deep Learning, например, TensorFlow, Keras и прочими. У вас будет возможность закончить этот курс, если вы имеете начальное понимание машинного обучения и знание языка программирования под названием Python. В течение обучения вы пройдете всю дорогу от аренды GPU-сервера, который сочетается для Deep Learning, до проектирования полной модели для компьютерного зрения, диагностики естественного языка и рекомендательных систем.

Для кого предназначен курс:

• для экспертов Data Science;
• для разработчиков, знакомых с основами ML.

В итоге вы:

• используйте стратегии для уменьшения ошибок в программах машинного обучения, разбирайтесь в сложных настройках машинного обучения и используйте сквозное, переносное и многозадачное обучение;
• спроектируйте свёрточную нейронную сеть, примените её к целям визуального обнаружения и определения, используйте передачу нейронного стиля для создания произведений искусства и примените эти алгоритмы к изображениям, видео и другим 2D/3D данным.

В конце предоставляется сертификат и помощь с трудоустройством.

Средний заработок — 65000 р.

Otus

Otus

Учебный процесс на курсе «Deep Learning. Basic» происходит в форме видеолекций, эфиров (онлайн). Ученикам предоставляются к выполнению домашние работы, они помогут использовать на практике приобретённые во время обучения знания. По каждой домашней работе учитель даёт полный фидбек. При написании кода используют Python. Преподаватель состоит в одном коммуникационном поле с обучающимися, т. е. слушатели могут спрашивать у учителя то, что их интересует по содержанию лекций и домашних заданий. Периодичность занятий: 2 онлайн-вебинара в неделю, 2 часа один, также выделяется в среднем от 1 до 3 часов на домашнее задание.

Для кого предназначен курс:

• для начинающих программистов, аналитиков и студентов технических специальностей, желающих разобраться с нуля, как строить современные решения на основе методов глубокого обучения.

После прохождения курса вы:

• без труда сможете пройти собеседование по профессии Junior Deep Learning Engineer;
• вашу эффективность обучения подтвердят документально, с помощью установленного образца;
• заниматься с многомерными свёртками. Padding & stride, Pooling и LeNet. AlexNetи другие станут инструментами для работы, а не неизвестными для вас понятиями;
• взаимодействовать с историей. Это покажет на ваше развитие и прогресс в обучении: обретёте достаточное преимущество в целях с применением Beam-Search и Teacher Forcing;
• проектировать NLP с нуля. От базовых RNN, GRU и LSTM до лучших Encoder-Decoder архитектур. Токенизация, словарики, знаки и детальный разбор разных интерпретаций сети.

Итоги:

• исследуем базовые библиотеки и фреймворки для машинного обучения работы с нейронной сетью: от NumPy до TensorFlow;
• порешаем базовые упражнения глубокого обучения по всем ведущим отраслям: «Компьютерное зрение», «Обработка естественных языков», «Обучение с подкреплением», «Генеративные сети».

По окончанию учебы вы получите сертификат.

Средний заработок — 75000 р.

Нетология

Нетология

«С помощью курса вы можете заставить компьютер видеть, создавать новые произведения искусства, переводить на разные языки, ставить диагноз или создавать механизмы, которые могут управлять сами собой. Если не это суперсила, я даже и не знаю, что это тогда» — Эндрю Ын, основатель Coursera, профессор британского университета Стенфорд.

Для кого предназначен курс:

• для дата-сайентистов;
• для инженеров, работающих с данными;
• для программистов.

Чему вы научитесь на курсе:

• размещение окружения для заданий;
• установка окружения, необходимого для выполнения упражнений. Иногда встречаются детали KNN;
• K-nearest neighbor;
• знакомство с языками программирования;
• выбор гиперпараметра с помощью cross-validation;
• линейный классификатор — нейронная сеть с одним слоем. Softmax, функция потерь cross-entropy. Тренировка с помощью стохастического градиентного спуска, регуляризация весов. Многослойные нейронные сети, fully-connected layers;
• будете знать информацию, нужную для изучения следующих более сложных курсов;
• карта занятий Data Science;
• сможете работать с нейронной сетью с применением фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras;
• исследуете теорию и практические занятия по таким необходимым направлениям Deep Learning, как Computer Vision, NLP, обучение с поддержкой;
• создание искусственных нейронных сетей при помощи PyTorch;
• применяйте PyTorch-Lightning для продвинутого обучения;
• визуализируйте решения CNN;
• обработка 2D и 3D данных.

Заключение

Завершая, можно сказать о том, что учебный центр Нетология предлагает самые хорошие курсы Deep Learning. И правда, эта школа с давних пор является знаменитой. Огромное количество обучившихся студентов обретают работу мечты и не испытывают проблем с финансами. Безусловно, оставшиеся 8 курсов тоже, конечно, являются качественными. То, где именно будете учиться вы, зависит только от ваших предпочтений, возможностей, знаний и прочего.

Видео — Вводный вебинар Deep Learning School

Желаем вам удачи в получении новых знаний и успешного карьерного роста.