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	Цена31 500	Рассрочка2 625Оплата по месяцам без переплаты на 12 месяцев	Длительность3 месяца	ТрудоустройствоЕсть	Ссылка на курс
№ 2		Otus Курс «Deep Learning. Basic» 99 из 100	Цена45 000	Рассрочка-Нет информации	Длительность4 месяца	ТрудоустройствоНет	Ссылка на курс
№ 3		SkillFactory Курс «Нейронные сети» 98 из 100 53 отзыва	Цена69 000	Рассрочка-Можно в рассрочку на 12 месяцев	Длительность2.33 месяца	ТрудоустройствоЕсть	Ссылка на курс
№ 4		NEW PRO  LAB Курс «DEEP LEARNING 8.0» 97 из 100	Цена72 000	Рассрочка-Для физических лиц возможна рассрочка	Длительность24 дня	ТрудоустройствоНет	Ссылка на курс
№ 5		DL Course Курс «DEEP LEARNING НА ПАЛЬЦАХ» 96 из 100	Цена-Бесплатно	Рассрочка-	Длительность15 дней	ТрудоустройствоНет	Ссылка на курс
№ 6		DEEP LEARNING COURSES Курс «DEEP LEARNING TUTORIALS» 95 из 100	Цена3 130	Рассрочка-Нет	Длительность17 дней	ТрудоустройствоНет	Ссылка на курс
№ 7		Coursera Курс «Специализация Глубокое обучение» 94 из 100 4 отзыва	Цена-Бесплатно	Рассрочка-	Длительность7 дней	ТрудоустройствоНет	Ссылка на курс
№ 8		Udemy Курс «Глубокое обучение» 93 из 100	Цена1 566	Рассрочка-Нет	Длительность12 дней	ТрудоустройствоНет	Ссылка на курс
№ 9		edX Inc Introduction to Deep Learning 92 из 100	Цена100 000	Рассрочка-Нет информации	Длительность3.73 месяца	ТрудоустройствоНет	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

9edX Inc

edX Inc

4.6 из 5

РЕЙТИНГ

4.6 из 5

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.

8Udemy

Udemy

4.65 из 5

РЕЙТИНГ

4.65 из 5

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.

7Coursera

Coursera

4.7 из 5

РЕЙТИНГ

4.7 из 5

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.

6DEEP 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

4.75 из 5

РЕЙТИНГ

4.75 из 5

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.

5DL Course

DL Course

4.8 из 5

РЕЙТИНГ

4.8 из 5

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.

4NEW PRO  LAB «DEEP LEARNING»

NEW PRO  LAB «DEEP LEARNING»

4.85 из 5

РЕЙТИНГ

4.85 из 5

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.

3SkillFactory

SkillFactory

4.9 из 5

РЕЙТИНГ

4.9 из 5

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.

2Otus

Otus

4.95 из 5

РЕЙТИНГ

4.95 из 5

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.

1Нетология

Нетология

5 из 5

РЕЙТИНГ

5 из 5

"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.