При самостоятельном изучении ML или DL я обнаружил массу замечательных курсов. Однако многие неизбежно увязают в математике, уравнениях и прочей тарабарщине. Не все из нас намерены заниматься исследованиями, некоторые из нас просто хотят повеселиться и попутно создать несколько крутых проектов.
Итак, вот несколько курсов, доступных в Интернете, которые научат вас чистому коду, необходимому для начала работы с глубоким обучением, и, надеюсь, попутно создадут несколько проектов. Они также полезны, если вы получили большие теоретические знания и хотели бы дополнить их большой практикой. Я также поделюсь некоторыми веб-сайтами, которые предлагают управляемые проекты.
Практическое глубокое обучение для программистов
Бесплатный курс, предназначенный для людей с некоторым опытом программирования, которые хотят научиться применять глубокое обучение и машинное обучение для решения практических задач.
Отказ от ответственности: большинство курсов, которые я упоминаю, потребуют некоторой формы теоретических знаний.
Однако для этого курса требуется только знание Python. Таким образом, он идеально подходит для начинающих и людей, которые только начинают изучать глубокое обучение. Он также может многое предложить опытным игрокам, а его учебная программа охватывает все, от того, как развертывать модели, до того, как создавать нейронные сети с нуля. Есть что-то для всех. Поэтому неудивительно, что он так хорошо принят сообществом и является курсом для начинающих.
Курс включает предварительно записанные видеоролики, блокноты лекций и пятизвездочный учебник, на котором основан курс. В этом курсе вы будете использовать PyTorch, fastai, Hugging Face, Transformers и Gradio.
От нуля до мастерства Изучите PyTorch для глубокого обучения
Это книжная онлайн-версия курса Изучите PyTorch для глубокого обучения: от нуля до мастерства.
Этот курс научит вас основам машинного обучения и глубокого обучения с помощью PyTorch (фреймворк машинного обучения, написанный на Python).
Этот курс также предполагает только python в качестве предварительного условия, и учиться на нем было абсолютным удовольствием. Преподаватель ведет вас с нуля, вплоть до воспроизведения научных работ, если вы того пожелаете, полностью в PyTorch. С красочной анимацией и визуальными эффектами это один из самых полных курсов, который поможет вам начать работу с PyTorch. Нейронные сети, трансферное обучение и даже трансформеры — этот курс обязателен как для начинающих, так и для опытных практиков. Вы также узнаете о передовых методах и о том, как развертывать модели.
Видео, созданные для этого курса, также есть на канале преподавателя на YouTube под названием «Изучите PyTorch для глубокого обучения за один день. Буквально."
Глубокое обучение с полным стеком
Присоединяйтесь к тысячам учащихся из Калифорнийского университета в Беркли, Вашингтонского университета и со всего мира, чтобы узнать, как лучше всего создавать продукты на основе машинного обучения.
Как следует из названия, здесь вы изучите весь стек. Этот курс посвящен поиску, очистке, обработке, маркировке, синтезу и дополнению данных вплоть до развертывания моделей в больших масштабах. Вы узнаете, как отслеживать проекты машинного обучения и управлять ими, выбирать правильные фреймворки и инфраструктуру и создавать пайплайны. Хотя лабораторные работы предназначены для того, чтобы научить вас или, скорее, напомнить вам об основах, для этого лучше иметь необходимые знания о глубоком обучении вместе с Python. В целом немного продвинут, он использует PyTorch + Lightning + W&B для обучения модели и Docker + AWS Lambda + Gradio для развертывания модели.
Сообщество особенно активно, и вы можете присоединиться к ним в Discord. Хотя видео и лабораторные работы бесплатны, есть также платная когортная опция, которая позволяет вам более тесно взаимодействовать со своими сверстниками.
Разработчики Google и Google Cloud
Узнайте, как внедрить новейшие технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, изучив обучение по BigQuery, TensorFlow, Cloud Vision, Natural Language API и многим другим.
TensorFlow — одна из наиболее часто используемых библиотек глубокого обучения, наряду с PyTorch. И у Google есть невероятно широкий спектр курсов, которые гарантированно сделают вас экспертом не только в TensorFlow, но и в широком спектре услуг, которые Google и другие компании предлагают для создания, обучения, развертывания, мониторинга, масштабирования и многого другого. Они также предлагают сертификаты, которые могут легко улучшить ваше портфолио. Вы также научитесь использовать Google Cloud в своих проектах глубокого обучения. У Google есть обучение для всех уровней, от абсолютных новичков до опытных ветеранов.
Google также предлагает Codelabs. Что эквивалентно управляемым проектам. Вы получаете общий значок за успешное завершение лаборатории кода, и они не только на TensorFlow или Deep Learning, но и на самые разные темы. Проверьте их здесь:
Kaggle Узнайте
Получите навыки, необходимые для выполнения независимых проектов по науке о данных.
Kaggle — одна из самых популярных платформ Data Science в Интернете, и на ней есть несколько практических руководств и курсов, которые отлично подходят для начинающих. Эти курсы относятся к различным категориям, таким как «Основы глубокого обучения», «Компьютерное зрение», «Временные ряды» и многие другие. Они также призывают вас применить то, чему вы научились, в одном из их уникальных конкурсов.
Университет машинного обучения
Наша миссия — сделать машинное обучение доступным для всех, в любом месте и в любое время. У нас есть курсы, доступные во многих подобластях, и мы считаем, что знание машинного обучения может стать ключевым фактором успеха.
Университет машинного обучения — это канал на YouTube. Их учебная программа очень практическая, в комплекте с окончательными проектами. В настоящее время они предлагают курсы по компьютерному зрению, НЛП и табличным данным. Они предполагают наличие опыта работы с Python и обучают вас основам, предлагая краткие учебные пособия, такие как видеоролики, и соответствующие ноутбуки Amazon SageMaker для практики, поэтому в конечном итоге вы также узнаете о решениях Amazon для машинного обучения.
Управляемые проекты: CognitiveClass.ai
CognitiveClass — это платформа, на которой размещается целый ряд первоклассных образовательных курсов, созданных IBM. За прохождение этих курсов, которые охватывают не только Deep Learning, но и Hadoop, Blockchain, Spark, Big Data, Quantum Computing, можно получить значки от IBM. Я настоятельно рекомендую пройти через сам сайт. Вы можете сделать это здесь:
Однако в этой статье я расскажу о проектах с пошаговыми инструкциями, которые представляют собой записные книжки, по которым вы можете следовать, чтобы создать свой собственный проект. Они идеально подходят для дополнения того, что вы уже изучили, и варьируются от начального до продвинутого уровня. Есть проекты как в PyTorch, так и в TensorFlow, так что каждый найдет что-то для себя. Подобно платформе, управляемые проекты существуют по многим темам, а не только по глубокому обучению или искусственному интеллекту. Весь каталог можно посмотреть на их сайте. Что касается управляемых проектов по глубокому обучению,
Надеюсь, вы нашли это полезным. Я планирую обновлять эту историю по мере того, как нахожу новые курсы, поэтому не забудьте подписаться на меня, чтобы не отставать! Отзывы приветствуются!
