Системы искусственного интеллекта практический курс: Системы искусственного интеллекта. Практический курс

Содержание

самые интересные AI-решения и проекты / Аналитика

В последние годы на рынке IT наблюдается настоящий бум в области решений на базе искусственного интеллекта. И в этом нет ничего удивительного: современные вычислительные и нейросетевые технологии достигли уровня, позволяющего AI-системам решать весьма сложные для человека практические задачи, а разработчикам — создавать инновационные приложения и сервисы, демонстрирующие безграничный потенциал электронного разума.

Источник изображения: emarsys.com

⇡#

Чувство обоняния

Одним из ярчайших примеров интенсивного развития технологий искусственного интеллекта стал созданный специалистами Intel Labs и Корнелльского университета AI-комплекс, способный различать запахи и имитировать работу обонятельной нервной системы человека. В основу разработки легли нейроморфные процессоры Intel Loihi, сочетающие процессы обучения, тренировки и принятия решений в одном чипе и позволяющие системе быть автономной и «сообразительной» без подключения к облаку (к базе данных). В ходе экспериментов спроектированный и оснащённый химическими датчиками комплекс продемонстрировал высокую эффективность при распознавании в воздухе запахов опасных веществ даже в условиях сильных помех. Подобного рода решения, уверены в Intel, помогут в развитии робототехники, когда роботы смогут сами сортировать продукты, ориентируясь на запах, подтолкнут развитие систем слежения за состоянием окружающей среды, приведут к повышению безопасности труда на производстве и в целом дадут толчок к развитию когнитивных способностей кремниевых процессоров.

Нейроморфный процессор Intel Loihi (источник изображения: intel.com)

⇡#

Болезни отступят

Значительного прогресса в 2020 году разработчики AI-систем добились в области медицины. Так, компанией DeepMind, принадлежащей холдингу Alphabet (Google), было объявлено о существенном прорыве в предсказании фолдинга (сворачивания) белков. Проблема предсказания сворачивания белка считается одной из 125 важнейших для решения задач современности, а также одной из величайших проблем биологии за последние 50 лет. Дело в том, что белки собираются из линейных последовательностей аминокислот, которые после синтеза принимают уникальную пространственную форму, и таких форм огромное множество. В настоящий момент из сотен миллионов белков (комбинаций аминокислот) изучено только 0,1 % соединений, чья пространственная структура также хорошо известна. Неизвестные белки, а также соединения, свойства которых ещё не были подтверждены экспериментальным путём, учёные пытаются предсказать с помощью компьютеров. Но до сих пор никто не мог с достаточной степенью точности вычислить, какую 3D-форму примет белок из заданных набора и последовательностей аминокислот. В DeepMind утверждают, что нашли ключ к решению этой задачи. Если это действительно так, то нас может ждать прорыв в открытии новых лекарств и вакцин, а также в понимании возникновения и течения многих болезней.

Проблема восстановления трёхмерной структуры белков является одной из самых сложных вычислительных задач (источник изображения: independent.co.uk)

По мнению экспертов, повсеместное внедрение технологий искусственного интеллекта в медицину сулит огромные перспективы, позволяя значительно улучшить качество лечения и принципиально изменить подход к ранней диагностике опасных заболеваний. Аналогичной позиции придерживается небезызвестный Билл Гейтс (Bill Gates), считающий, что использование нейронных сетей в сложных биологических системах способно кардинально изменить жизнь людей в будущем. Потенциал AI только сейчас начинает раскрываться, считает основатель Microsoft, — вычислительные мощности в этой области удваиваются каждые 3,5 месяца. Господин Гейтс указал, что, наряду с улучшениями в обработке данных, это даёт возможность синтезировать, анализировать, выявлять закономерности и делать прогнозы по гораздо большему количеству направлений, чем может осознать человек.

⇡#

Сила мысли

Чтение мыслей пока что остаётся уделом фантастических фильмов и книг. Однако наука и техника не стоят на месте, и есть все основания считать, что в будущем подобного рода технологии станут реальностью. На шаг вперёд в этом направлении удалось продвинуться группе учёных из Калифорнийского университета в Сан-Франциско, экспериментально доказавшим возможность распознавания нервных сигналов в головном мозге человека и их трансляции в понятные слова с помощью рекурентной нейросети и вживлённых в мозг электродов. В эксперименте приняли участие пациенты с эпилепсией, электроды которым были вживлены для борьбы с неврологическим заболеванием и отслеживания приступов. Так получилось, что часть электродов оказались в зонах мозга, в которых происходит подбор слов, составление выражений и осуществляется обратная связь с участками мозга, воспринимающими собственную речь человека. Испытуемым было предложено мысленно, а затем вслух произнести несколько предложений с ограниченным набором слов. Одновременно снимались сигналы с имплантированных в мозг датчиков. Полученные данные были переданы в нейронную сеть для обучения, а промежуточный результат был отдан для анализа другой AI-сети. Вероятность ошибочного определения слов составила всего 3 процента. Впечатляющий показатель!

Перевод на лету нервных импульсов мозга в речь мог бы помочь людям с травмами конечностей и речевого аппарата, а это общение и возможность пользоваться электроникой и информацией (источник изображения: darpa.mil)

⇡#

От классики до рока

Интересное применение искусственному интеллекту нашли программисты компании OpenAI, разработавшие Jukebox — искусственный интеллект, сочиняющий музыку с осмысленными текстами и вокалом. Для обучения нейронной сети системы было использовано множество отрывков из песен самых разных жанров, от рока, джаза и блюза до хип-хопа с кантри и классическими произведениями. Такой подход позволил команде OpenAI расширить возможности проекта и добиться эффекта имитации музыкальных композиций исполнителей, на треках которых он обучался. Например, Jukebox может сочинить музыку в стиле кантри-певца Джонни Кэша, рэпера Drake и даже российской поп-группы «Тату». На создание одной минуты музыкального трека с вокальными партиями искусственному интеллекту требуется около 9 часов и огромный объём вычислительных ресурсов. Именно по этой причине компания не может предоставить открытый доступ к своей AI-системе. Зато разработчики опубликовали результаты работы Jukebox. Послушать их можно на сайте jukebox.openai.com.

На данный момент музыка Jukebox впечатляет, но далека по качеству от идеала. Искусственному интеллекту пока явно не хватает мастерства, чтобы воссоздать полную структуру композиции с куплетами и повторяющимися припевами

⇡#

Уроки рисования

Электронный разум нашёл  применениеи в изобразительном искусстве. Аккурат в середине 2020 года стало известно о создании специалистами Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института системы машинного обучения Timecraft, позволяющей воссоздать процесс написания картин и нанесения мазков для произведений живописи известных художников, будь то Моне, Винсент Ван Гог или Сальвадор Дали. Сообщается, что нейросеть вначале была обучена на двух сотнях видеороликов с ускоренной съёмкой техники написания реальных цифровых и акварельных картин. После этого исследователи создали свёрточную нейронную сеть, которая призвана «деконструировать» художественные работы на основе своих знаний о процессе создания картин. В результате система Timecraft сумела показать более высокую эффективность, чем существующие подобные проекты, более чем в 90 % случаев. Неплохой результат. Помимо уроков виртуальной истории, AI-система Timecraft может быть полезна для иллюстрации общих приёмов и техники рисования новичкам.

Исследователи обещают опубликовать исходный код Timecraft, чтобы любой желающий мог опробовать технологию или использовать её в работе

Успела отметиться в творческом AI-сегменте и компания «Яндекс», открывшая виртуальную галерею нейросетевого искусства, в которой представлено четыре тысячи уникальных картин, созданных искусственным интеллектом. Галерея размещена по адресу yandex.ru/lab/ganart и разделена на четыре тематических зала: «Люди», «Природа», «Город» и «Настроение». Для обучения нейросети специалистами «Яндекса» были использованы произведения, принадлежащие к разным направлениям живописи: от фовизма и кубизма до минимализма и стрит-арта. В процессе обучения AI-система изучила 40 тысяч картин, после чего взялась за создание собственных произведений. Для отбора картин по разным категориям использовалась другая нейросеть, которая применяется в сервисе «Яндекс.Картинки» для поиска изображений по запросам. Именно она смогла увидеть на картинах людей, природу, город и разные настроения, отсортировав имеющиеся в наличии работы по категориям.

В виртуальной галерее «Яндекса» собраны картины, нарисованные искусственным интеллектом

⇡#

Игры разума

Немало применений искусственный интеллект нашёл и в других сферах человеческой деятельности. К примеру, NVIDIA задействовала AI для воссоздания игрового процесса знаменитой аркадной видеоигры Pac-Man с помощью нейросети GameGAN. Для решения этой задачи искусственному интеллекту потребовалось всего 4 дня. Компания обучила нейросеть с помощью 50 тысяч игровых сессий в Pac-Man. Затем перед ней поставили задачу — воссоздать увиденную игру целиком, начиная от статичных стен и точек и заканчивая двигающимися призраками и самим Пакманом. Обучение и воссоздание игры проводилось с использованием квартета графических ускорителей NVIDIA Quadro GP100. Самое интересное заключается в том, что GameGAN не предоставили доступ к оригинальному коду игры или её движку. Всё обучение сводилось к тому, что одна нейросеть наблюдала за тем, как в Pac-Man играла другая нейросеть. «Для создания игры, подобной Pac-Man, программисту требуется придумать и прописать правила поведения и взаимодействия всех имеющихся агентов внутри игры. Это очень кропотливая работа. GameGAN может упростить эту задачу. Нейросеть способна обучаться новым правилам через наблюдение. В идеале алгоритмы, подобные GameGAN, можно будет обучить процедурной генерации правил для той игры, которую вы хотите создать», — поясняют исследователи NVIDIA, подчёркивающие, что в перспективе их разработка может быть задействована не только в игровой индустрии, но и в других областях.

По словам разработчиков, GameGAN — первый шаг к созданию искусственного интеллекта, способного решать куда более серьёзные и масштабные задачи

⇡#

Вкалывают роботы

Любопытной разработкой в области искусственного интеллекта отметилась Mail.ru Group, представившая в 2020 году платформу dictor.mail.ru, которая позволяет в несколько кликов создавать новостные и репортажные видео студийного качества. Чтобы создать видео, достаточно загрузить в систему текст новости — и виртуальный ведущий его зачитает. Дикторы выглядят и разговаривают, как живые люди: при чтении новостей они реалистично воспроизводят мимику, эмоционально реагируют и расставляют смысловые акценты. Внешность диктора выбирает пользователь: в компании создали несколько моделей цифровых ведущих, прототипами для которых послужили реальные люди. В Mail.ru Group подчёркивают, что при создании виртуальных ведущих использовались методы машинного обучения. Синтез речи построен на основе наработок голосового ассистента Маруси. А видеоизображение синхронизируется с речью в режиме реального времени с помощью системы компьютерного зрения Vision от той же Mail.ru Group, обученной на реальных прототипах и видеозаписях.

В Mail.ru Group считают, что платформа для создания видео будет полезна как крупным изданиям, которые активно экспериментируют с технологиями, так и нишевым медиа

⇡#

Взгляд в будущее

Прошедший 2020-й можно смело назвать годом самых ярких достижений искусственного разума, который продолжит интенсивное развитие, несмотря на пандемию коронавируса и непростую экономическую обстановку в мире. Согласно оценкам аналитиков International Data Corporation (IDC), в прошедшем году глобальные затраты в этой сфере составили примерно 156,5 млрд долларов США. К 2024-му объём рынка вырастет в два раза и превысит $300 млрд. При этом самым крупным сегментом в отрасли останется программное обеспечение. На втором месте по размеру расходов окажутся различные AI-сервисы. Оставшаяся часть придётся на аппаратные решения. В отдалённом будущем искусственный интеллект затронет практически все сферы человеческой деятельности. У рынка AI большой задел на будущее и хорошие перспективы для развития, а поэтому есть все основания полагать, что динамика его роста окажется выше ожиданий и прогнозов экспертов.

Если Вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

Все о искусственном интеллекте, технологии самообучения

Профессии будущего: к каким направлениям стоит присмотреться

Необходимость в программистах может отпасть к 2033 году. В каких направлениях стоит обучаться и искать работу?

Нейросети пишут рождественские песни и не только

Собрали подборку видео с рождественскими песнями, которые пишут нейросети

Тестирование игрового движка, автоматизация микрофронтендов и тестирование IoT-проекта: топ-10 докладов с конференции Heisenbug 2019 Moscow

Как тестируют в Сбербанке, Тинькоффе и Amazon-e, зачем автоматизировать отдел автоматизации и что такое асинхронное тестирование производительности

Графовая аналитика, обучение с подкреплением и ModelOps — тренды ML 2020 для задач бизнес-аналитики

Компании всё активнее приспосабливают AI и ML для своих нужд и не собираются останавливаться. Разбираем тренды AI и ML на 2020 год с точки зрения бизнеса.

Математика для ИИ: теория вероятностей

Чтобы работать с ИИ, нужно знать математику. В частности, теорию вероятностей. В статье кратко разбираем основные понятия и формулы.

Математика для ИИ: линейная алгебра

Насколько глубоко нужно знать математику, чтобы заниматься ИИ? Разбираемся в базовых терминах, которые могут пригодиться, чтобы войти в эту сферу.

Реализация и разбор алгоритма «случайный лес» на Python

Принципы работы алгоритма «случайный лес» — от загрязнения Джини и единичного дерева принятия решений до решения задачи на основе реального набора данных.

Искусственный интеллект и персональные сервисы в России: что делает Яндекс в 2019

На YaC 2019 кроме анонсирования новинок активно говорили про Яндекс как продукт. По итогам можно сделать выводы о будущем среди IoT-устройств в России.

Искусственный интеллект на практике: создаём экспертную систему для приготовления шашлыка

В статье на примере советов по приготовлению шашлыка описаны основные принципы работы экспертных систем: от создания базы знаний и до релиза.

Как выучить машинное обучение: книги, курсы, подходы — отвечают эксперты

Тема машинного обучения популярна, но в ней легко запутаться. Спросим у экспертов, как обучиться машинному обучению.

Искусственный интеллект: основные задачи и методы на примерах из жизни

В данном материале на примерах их жизни описаны несколько методологий и задач искусственного интеллекта: от нейронок до экспертных систем

ИИ, больше RTX и автопилот: главное с конференции GTC 2019

Её проводит NVIDIA, поэтому многие анонсы и выступления связаны именно с достижениями в сферах ИИ, графики, облачных ресурсов и беспилотного транспорта.

GPU — это не только про игры: четыре примера с NVIDIA GTC 2019

По итогам NVIDIA GTC 2019 собрали для вас четыре современных примера применения GPU: технологические тренды, за которые стоит зацепиться айтишникам.

Обзор трендов в ИИ на 2019 год

Новый год — новые тренды. Разбираемся, что нас ждёт в будущем году в сфере ИИ.

Как программисту стать специалистом по искусственному интеллекту

CTO в LoyaltyLab и спикер курсов Binary District Александр Кондрашкин составил поэтапный гид по изучению AI, вокруг которого сейчас много ажионтажа.

А вы уверены, что общаетесь с человеком?

В работе рассматриваются принципы работы чат-ботов. С пониманием того, как они работают, можно вывести критерии, помогающие людям выявить бота.

Кто это нарисовал — нейросеть или художник? Тест-угадайка от Tproger и «Системный Блокъ»

Сможет ли робот превратить кусок холста в произведение искусства? А если это нейросеть, обученная на великих картинах? Почувствуйте всю силу современных технологий в тесте «Нейросеть или художник», который мы сделали…

Искусственный интеллект: как и где изучать — отвечают эксперты

Наш подписчик прислал вопрос в редакцию Tproger: «Искусственный интеллект: как и где изучать». Представляем вашему вниманию ответы экспертов.

Инструменты для работы с интернетом вещей и звонки в смешанной реальности: обзор конференции Microsoft Build 2018

7 мая 2018 года началась ежегодная конференция для разработчиков Microsoft Build 2018. Компания рассказала о наступлении эры «умных» устройств и представила новые продукты.

Как работает беспилотный транспорт

Знаете ли вы, как работает беспилотный транспорт? В статье вы прочитаете о перспективах автономных автомобилей и технологиях, применяемых для их создания и обучения. А также о том, рискуют ли таксисты и дальнобойщики потерять работу с появлением автономных автомобилей.

Обзор самых популярных алгоритмов машинного обучения

В машинном обучении существует множество разных алгоритмов, в которых порой не только новичку, но и профессионалу сложно разобраться. Представляем вашему вниманию краткий обзор топ-10 алгоритмов, с которых можно начать знакомство с машинным обучением.

Тест на знание алгоритмов

Без знания алгоритмов программисту невозможно устроиться на работу. Проверьте свои знания с помощью нашего интерактивного теста на владение алгоритмами.

Где создать своего бота и соревноваться по сети: подборка площадок

Хотите написать свой Скайнет, но не знаете, с чего начать? Начните с малого! Представляем вашему вниманию подборку онлайн-площадок, на которых можно создавать своих ботов и сталкивать их с ботами других людей.

Создаём политического Twitter-бота с помощью Node.js и StdLib

Автоматизация правит миром. Разбираемся, как, используя цепи Маркова, на основе двух существующих аккаунтов, сделать самообучающегося Twitter-бота.

Чемпионат ИИ по покеру от Сбербанка: интервью с техническим консультантом соревнования

Пообщались с Антоном Чумаченко, техническим организатором и консультантом Sberbank Holdem Challenge, об устройстве чемпионата и выигрышных стратегиях.

Курс «Информационный поиск»

Русскоязычный видеокурс в рамках проекта «Техносфера Mail.Ru Group», рассказывающий об основных методах, применяемых при создании поисковых систем. Некоторые из них – хороший пример смекалки, некоторые показывают, где и как можно…

Тест: насколько хорошо вы разбираетесь в ИИ?

Тема искусственного интеллекта стала особенно популярной в последние годы. Умные машины научились блефовать, обыгрывать профессиональных игроков в настольные игры, делать переводы и распознавать человеческий голос. Каждую неделю мы узнаем о всё…

На пути к Deep Blue: пошаговое руководство по созданию простого ИИ для игры в шахматы

Эта статья посвящена написанию простого ИИ, умеющего играть в шахматы, на JavaScript. Отличный способ изучить несколько полезных алгоритмов.

Курс «Машинное обучение»

Отличный наглядный курс, посвященный теоретическим основам реализации алгоритмов машинного обучения и сопровождаемый реальными практическими примерами.

Что делать, если вы хотите изучать ИИ, но не шарите в математике? Часть третья. Собираем и настраиваем систему

Рассказывает Даниель Джеффрис  Это третья статья из цикла, посвящённого изучению ИИ и всего, что с ним связано. В первой части мы обсуждали теорию, во второй — готовились к решению практических…

Создаем генератор текста на основе цепей Маркова: теория и практика

Перевели для вас руководство по созданию собственного генератора текста. В статье — теоретическая база с иллюстрациями и вариант реализации на Python.

Что делать, если вы хотите изучать ИИ, но не шарите в математике? Часть вторая. Практика

Рекомендуемые практические задачи для тех, кто хочет изучить ИИ и заниматься им профессионально, но имеет слабую математическую базу.

Искусственный интеллект в помощь животноводам

Компания-резидент бизнес-инкубатора Новосибирского государственного технического университета НЭТИ, в команде которой работают выпускники вуза, создала систему мониторинга и нейросетевого анализа показателей хозяйств выращивания крупного рогатого скота.

Разработка ученых и инженеров НГТУ НЭТИ, НГУ и Сибирского института животноводства поднимет удои и снизит риски заболеваемости молочных пород коров, а также будет способствовать оптимизации системы воспроизводства. Генеральный директор «ВекторМУ» Роман Шмигирилов планирует запатентовать систему не позднее 2022 года.

Программно-аппаратный комплекс VectorMoo состоит из аппаратной части, которая собирает данные о состоянии животного и качестве молока, и программной части, которая, в том числе посредствам нейросетевого анализа, изучает всевозможные показатели — от параметров молока, до готовности коров с спариванию. Между прочим, только одна проблема несвоевременного осеменения коровы ежегодно приносит многотысячные убытки хозяйствам.

Проблема, которую призвана решить разработка,— убыточность молочных хозяйств из-за болезней скота, которые выявляются на поздней стадии. Кроме того, система мониторинга качества молока от VectorMoo позволит хозяйствам повысить среднегодовые удои на 4—7% и увеличить удойный период.

Комплекс VectorMoo совместим с любым уже используемым в хозяйстве оборудованием, что позволяет ему в 50 раз превосходить конкурентов по срокам интеграции. Внедрение VectorMoo позволяет решать до 80 процентов задач, на которые ориентированы дорогостоящие импортные аналоги, при этом стоимость VectorMoo ниже в 12 раз.

Комплекс VectorMoo конфигурируется индивидуально под каждого заказчика и содержит только необходимый ему функционал. С помощью искусственного интеллекта VectorMoo способен анализировать как базовые параметры, так и паттерны поведения животных.

Система интегрируется в хозяйство за 12 часов и окупается в течение года. В состав команды входят ученые и инженеры: разработчики ПО и собственно оборудования, а также специалисты по животноводству и ветеринарии.

Разработчики провели опрос участников рынка молочных и мясных хозяйств, выявив потребность в данном комплексе. В настоящее время закончена базовая часть, ученые работают над добавлением в систему новых датчиков и систем мониторинга.

Компания VectorMoo уже имеет предварительные договоренности о поставке комплекса с несколькими хозяйствами Новосибирской области и Краснодарского края. Также интерес проявили ряд зарубежных сельхозпроизводителей.

Команде было предложено стать резидентом Сколково.

<< Приглашаем на бесплатный марафон «Инструменты автоматизации IT-подбора»Пришел, увидел… Установил и обслуживаю >>

 

Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации (ИСУиА)

О подразделении

Кафедра «Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации» (ИСУиА) является выпускающей и осуществляет подготовку студентов по следующим направлениям на очной форме обучения:
    БАКАЛАВРИАТ:
  • 15.03.04 — Автоматизация технологических процессов и производств (профиль: Промышленный интернет вещей и робототехника) – очная и заочная формы обучения;
  • 27.03.04 — Управление в технических системах (профиль: Управление в киберфизических системах) – очная и заочная формы обучения;
    МАГИСТРАТУРА:
  • 15.04.04 — Автоматизация технологических процессов и производств: (программы: Системы искусственного интеллекта промышленного интернета вещей) — очная форма обучения;
  • 15.04.04 — Автоматизация технологических процессов и производств: (программа: Информационная безопасность автоматизированных систем управления) — заочная форма обучения;
  • 27.04.04 — Управление в технических системах: (программа: Киберфизические системы и интернет вещей) – очная и заочная формы обучения;
    Кроме того, кафедра ведет подготовку кадров высшей квалификации через АСПИРАНТУРУ по направлениям:
  • 09.06.01 — Информатика и вычислительная техника: (профиль «Теоретические основы информатики»)
  • 11.06.01 — Электроника, радиотехника и системы связи: (профиль «Сети связи и системы коммутации»

Направление 15.03.04 Профиль «Промышленный Интернет вещей и робототехника» направлен на получение современных прикладных знаний в области автоматизации и роботизации процессов в системах промышленного интернета вещей на основе программируемых логических контроллеров (ПЛК), микропроцессоров, встроенных распределенных систем и систем реального времени; робототехнических устройств.

Направление 27.03.04 Профиль «Управление в киберфизических системах» направлен на вычислительные устройства взаимодействующие с датчиками, которые обеспечивают мониторинг физических показателей, и с исполнительными элементами, вносящие изменения в физическую среду. Эти системы взаимодействуют друг с другом с помощью стандартных интернет-протоколов для прогнозирования, самонастройки и адаптации к изменениям.

Направление 15.04.04 магистерская программа «Системы искусственного интеллекта промышленного интернета вещей» направлена на проектирование и программную поддержку систем ИИ и роботизированных комплексов, интегрирующих беспроводные сенсорные сети, интеллектуальные базы и хранилища данных, современные SCADA-системы и СУБД, системы поддержки принятия решений, распределенные и высокопроизводительные вычисления, микросервисные архитектуры и облачные вычисления.

Направление 27.04.04 магистерская программа «Киберфизические системы и интернет вещей» направлена на применение методов интеллектуального анализа данных при разработке киберфизических систем, встраиваемых систем и систем реального времени в парадигме INDUSTRY 4.0.


   

История

В июле 1962 года в Московском электротехническом институте связи была организована кафедра Автоматизации и механизации средств связи, которая в 1965 году была переименована в кафедру Автоматизации и механизации предприятий почтовой связи (АиМППС).

Коллектив кафедры участвовал в разработке учебного плана по специальности «Машины и оборудование предприятий почтовой связи», который был в 1965 году утверждён Министерством высшего и среднего специального образования СССР.
В 1966 году в институте был организован факультет Механизации и оборудования предприятий связи (МиОПС).

В 1988 году произошло объединение МЭИС, ВЗЭИС и ИПК в Московский институт связи (МИС). Изменения коснулись всей структуры институтов. Кафедра АиМППС была переименована в кафедру Автоматизации почтовых операций, а вскоре получила название «Защита информации и техника почтовой связи» (ЗИиТПС).

В 2011 году произошло объединение кафедр ЗИТПС и «Автоматизация, информационные технологии и сертификация в связи» (АИТСС). До слияния каф. АИТСС руководил заслуженный деятель науки РФ, д.т.н., профессор Мамзелев И.А., а позднее – к.т.н., доцент Ерохин С.Д. Объединённая кафедра получила название «Информационная безопасность и автоматизация».

В 2016 году кафедра ИБиА была разделена на две: кафедру «Информационная безопасность» (ИБ) и кафедру «Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации» (ИСУиА). Кафедру ИСУиА возглавила д.ф.-м.н., профессор, академик Российской академии естествознания (РАЕ), почетный работник высшего профессионального образования Лилия Ивановна Воронова.

  

На кафедру было передано 114 дисциплин, которые читались у более чем трехсот студентов очной и заочной формы обучения. В настоящее время на кафедре работает 21 квалифицированный преподаватель, в том числе: 2 профессора, 15 доцентов, 2 старших преподавателя, 2 ассистента и 4 человека инженерно-технического состава. Доля преподавателей с учеными званиями и степенями составляет 85,7%. С момента создания кафедра кардинально изменила содержание образовательных программ, сделав акцент на современных технологиях промышленного интернета вещей, управлении в киберфизических системах, разработке элементов систем искусственного интеллекта на основе Machine Learning, Data Mining, искуственных нейронных сетей и других методов интеллектуального анализа данных.

Тенденции развития общества, науки, техники предполагают в недалеком будущем в рамках концепций «Индустрия 4.0» и IoT повсеместное использование «умных вещей», интеллектуальных устройств, взаимодействующих по принципу M2M, что требует подготовки специалистов по управлению киберфизическими системами и поддержке экосистемы Интернета вещей. Направления научной работы магистрантов включают сервисную робототехнику, машинное зрение, Big Data, Machine Learning, «Умный город», «умный транспорт» и др.

Миссия кафедры — подготовка профессионалов-«технарей», способных к разработке и программированию современных роботизированных систем и технологий управления в технической сфере на основе методов машинного обучения, интеллектуального анализа больших данных и новых информационных технологий IoT. Этот СИМБИОЗ – позволит выпускникам быть востребованными в IoT и IIoT.

На кафедре ведется большая учебно-методическая и научно-исследовательская работа. Разрабатываются учебно-методические материалы для лабораторных практикумов по машинному обучению, нейросетевому управлению, обработке больших данных, управлению элементами робототехнических систем, компьютерному зрению для дисциплин по всем формам обучения. Публикуются учебные и учебно-методические пособия, лабораторные практикумы, монографии и статьи с результатами научных исследований. Часть из которых индексируется в МБД Scopus и Web of Science, в журналах перечня ВАК, в изданиях, индексируемых в РИНЦ, оформляются свидетельства о государственной регистрации программного обеспечения. Преподаватели кафедры, аспиранты и магистры делают доклады на международных и всероссийских научно-технических конференциях, а студенческие работы занимают призовые места. К НИР преподаватели кафедры привлекают бакалавров, магистрантов, аспирантов. Эта работа поддержана грантами на разработки в области суперкомпьютерных технологий, компьютерного зрения, машинного обучения, систем интернета вещей. С 2016 года кафедра ИСУиА участвует в соревнованиях по стандартам WorldSkills в компетенциях «Большие данные и машинное обучение», «Промышленный интернет вещей». Результатами этого стали призовые места на международных и региональных и чемпионатах. Кафедра устанавливает партнёрские отношения с ведущими отраслевыми институтами и организациями: Сколковский институт науки и технологий, Государственная корпорация по атомной энергии «Росатом», ООО «ИнСАТ», ООО «Датараш» и «TuskPro», ГБОУ СОШ Свиблово, Российская академия естествознания (РАЕ), Oracle Corporation, Политехнический музей.

Учебная работа

Направление 15.03.04 – Автоматизация технологических процессов и производств
профиль «Промышленный интернет вещей и робототехника»
Информационные технологии в технических системах
Программная инженерия
Теория автоматического управления
Моделирование систем управления
Технологические процессы в робототехнических логистических комплексах
Открытые платформы виртуализации для промышленного интернета вещей
Технологии промышленного интернета вещей
Суперкомпьютерные технологии в промышленном интернете вещей
Автоматизация управления жизненным циклом продукции
Современные интернет-технологии
Киберфизические системы и интернет вещей
Основы мехатроники и робототехники
Технологии баз данных
Микропроцессоры в роботизированных системах управления
Операционные системы реального времени
Цифровые системы управления
Алгоритмическое и программное обеспечение средств робототехники
Системы реального времени
Проектирование цифровых систем автоматического управления
Введение в машинное обучение
Введение в профессию
Введение в анализ предметных областей автоматизации
Пакеты прикладных инженерных программ
Теория множеств
Среда и язык вычислений R
Cреда разработки LabView
Встраиваемые системы
Гибкие производственные системы
Программное обеспечение систем управления
Технологии нечеткого управления
Цифровые технологии Smart City
Case-технологии
Интегрированные системы проектирования и управления
SCADA-системы

Направление 27.03.04 – Управление в технических системах,
профиль «Управление в киберфизических системах»
Программная инженерия
Технические средства киберфизических систем управления
Основы теории линейных систем автоматического управления
Моделирование систем управления
Программное обеспечение систем управления
Современные интернет-технологии
Киберфизические системы и интернет вещей
Теория множеств в задачах управления
Основы мехатроники и робототехники
Надежность технических систем
Технологии баз данных
Операционные системы реального времени
Цифровые системы управления
Облачные и туманные технологии в управлении
Бортовые информационно-управляющие системы
Проектирование роботизированных систем управления
IIoT. Технологии индустриального интернета вещей
Оптимальные стратегии управления в условиях неопределенности
Методы и технологии Machine Learning
Введение в профессию
Введение в анализ предметных областей автоматизации
Интерактивные среды инженерных расчетов
Пакеты прикладных инженерных программ
Основы математического моделирования
Компьютерное моделирование физических процессов
Методы оптимизации
Выпуклая оптимизация
Интеллектуальные SCADA-системы
Интегрированные системы проектирования и управления
Нечеткие модели принятия решений
Методы и средства интернет-программирования
Распределенные и облачные вычисления
Высокопроизводительные вычисления
Адаптивные системы управления
Системы реального времени
Основы интеллектуального анализа данных
Системы управления базами данных
Технологии компьютерного зрения в технических система
Технологии распознавания визуальных образов
CASE-средства проектирования систем управления
Технические средства автоматизации

Направление 15.04.04 – Автоматизация технологических процессов и производств,
программа «Системы искусственного интеллекта промышленного интернета вещей»
Высокопроизводительные вычисления
Имитационное моделирование автоматизированных систем
Интеллектуальные базы и хранилища данных
Интеллектуальные системы управления инфокоммуникациями
Информационные системы управления качеством
Киберфизические системы IIoT
Математическое моделирование в автоматизации
Методология научных исследований и история развития в области систем автоматизации
Методы анализа и оптимизации процессов автоматизации
Методы интеллектуального анализа данных
Методы повышения помехозащищенности информационных связей систем управления
Моделирование и оптимизация центров обработки данных
Методы и средства автоматической идентификации объектов
Оптимальные стратегии управления в условиях неопределенности
Планирование экспериментов в задачах управления
Проектирование экспертных систем
Распределенные информационно-управляющие системы
Робототехника и встраиваемые информационные системы
Системы реального времени
Системы управления жизненным циклом
Современные системы управления распределенными базами данных
Современные проблемы автоматизации и управления предприятий связи
Современные технологии обработки информации в АИС
Управление проектами автоматизации технологических процессов
Экосистемы индустриального интернета

Направление 27.04.04 – Управление в технических системах,
программа «Киберфизические системы и интернет вещей»
Big Data. Методы и средства анализа
Machine Learning. Обучающиеся технические системы
Автоматизированное проектирование средств и систем управления
Классическая и современная теория управления
Компьютерные технологии управления в технических системах
Математическое моделирование объектов и систем управления
Методология научных исследований и история развития в области управления
Методы и алгоритмы быстрой обработки графической и мультимедиа информации
Методы интеллектуального анализа данных в системах управления
Нейросетевое управление
Нечеткие системы управления
Параллельное и распределенное программирование
Планирование экспериментов в задачах управления
Программирование систем реального времени
Системный анализ и исследование операций
Современные методы принятия решений
Современные системы управления распределенными базами данных
Тематика выпускных квалификационных работ:
Исследование и разработка алгоритмов SLAM на микроконтроллере Raspberry Pi 3
Разработка и исследование диагностического комплекса для раннего обнаружения неисправности системы автоматического управления в переходном режиме
Разработка приложения распознавания рукописного текста с целью выявления психофизиологических свойств личности
Исследование и разработка стеганографических моделей генетического типа для повышения помехоустойчтвости систем М2М
Разработка нейросетевой геоинформационной системы, базирующейся на беспилотных летательных аппаратах
Разработка подсистемы распознавания эмоций на основе методов интеллектуального анализа данных
Исследование и применение интеллектуальных методов управления в технических устройствах, регулирующих Интернет-трафик
Разработка прототипа интеллектуальной системы климат-контроля центра обработки данных
Разработка подсистемы распознавания жестовых предложений с помощью рекуррентных нейронных сетей
Разработка интеллектуальной системы контроля за очередями с использованием методов машинного зрения
Исследование и разработка алгоритмов и программ для распознавания эмоционального состояния с реализацией на микрокомпьютере Raspberry Pi 3
Математическое моделирование распознавания жестового языка на основе структурной и параметрической адаптации искусственных нейронных сетей
Моделирование системы автопилотирования квадрокоптера на базе полетного контроллера DJI Naza-M Lite и Rapsberry PI 3
Разработка автоматизированной системы распознавания жестового языка на основе методов интеллектуального анализа данных
Разработка подсистемы распознавания жестов на основе нейронной сети
Исследование и разработка модели построения маршрутов сбора и доставки товаров со стеллажей на складе временного хранения
Создание интеллектуальной подсистемы автоматического анализа текстов судебных решений
Разработка учебно-лабораторного стенда «Умного города»
Распознавание и отслеживание объектов в видеопотоке в реальном масштабе времени
Проектирование и разработка программно-аппаратного комплекса по контролю и управлению в «умном доме»
Мобильная система ситуационного моделирования состояния технологического объекта управления
Проектирование локальной компьютерной сети для ООО «Пионер индекс трейдинг»
Разработка информационной системы для предприятия ООО «Альпамир»
Разработка системы для анализа больших данных на основе IBM Cloud и языка Python
Разработка базы данных для информационной системы медицинского центра
Разработка автоматизированной системы мониторинга температуры мобильного центра обработки данных
Проектирование и разработка программного комплекса для управления макетом производственной системы
Разработка системы мониторинга сети и внутренних сервисов в компании BCS Global Markets
Автоматизация образовательной организации дополнительного профессионального образования
Исследование процесса укладки посылок в контейнеры роботизированным комплексом
Разработка модели объектно-реляционного отображения для программного комплекса MD-SLAG-MELT
Разработка программного комплекса для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха на основе алгоритмов машинного обучения
Разработка и исследование сегментации изображений
Интеллектуальная система поддержки принятия решений на этапе предпроектных исследований
Исследование и разработка алгоритмов адаптивного профилирования для массивов больших данных
Разработка метода планирования ресурсов в облачном центре обработки данных с использованием генетического алгоритма
Разработка алгоритмов прогнозирования перегрузки серверов в облачном центре обработки данных с использованием метода искусственного интеллекта
Разработка подсистемы распознавания изображений поверхности на основе сверточной нейронной сети
Разработка методов обеспечения отказоустойчивости сенсорных сетей на основе адаптивной маршрутизации
Разработка программного комплекса для распознавания эмоций на основе алгоритмов машинного обучения
Исследование применения генетических алгоритмов в роевой робототехнике
Разработка алгоритмов машинного обучения для работы с аудиоданными
Разработка модели интеграции унаследованных приложений в рамках создания информационной экосистемы в программном комплексе MD-SLAG-MELT
Разработка семантической нейронной сети для классификации типов пользователей в сети Интернет
Разработка интеллектуального модуля для автоматического распределения вычислительной нагрузки в программном комплексе MD-SLAG-MELT
Разработка системы управления процессами потребления технологических ресурсов на основе нейронной сети
Разработка автоматизированной системы мониторинга вычислительной сети предприятия.
Разработка автоматизированной системы прогнозирования для автомобильного транспорта с использованием системы ГЛОНАСС
Разработка системы управления корреляцией искажений цифровых сигналов
Моделирование процессов роботизированной загрузки штучных грузов в контейнеры
Разработка способа автоматического определения параметров морского подвижного объекта по особенностям его радиоизлучения
Исследования процесса накапливания посылок в транспортно-распределительных системах
Разработка алгоритма интеллектуального анализа больших данных для ИС ЦОД
Исследование влияния нелинейности автоматического управления параметрами заграждающего фильтра на его частотные и временные характеристики
Исследование методов обработки неструктурированных данных в корпоративной информационной системе
Разработка систем управления данными для автоматизированной информационной системы предприятия на основе технологии NoSQL
Исследование динамики потоков при атаках на транспортную сеть
Анализ методов фильтрации интернет-контента
Разработка прототипа робототехнического комплекса по обеспечению специальных операций
Разработка автоматизированной системы мониторинга для центра управления сетью оборудования спутниковой связи Hughes
Разработка системы контроля температурного режима серверов центра обработки данных
Разработка автоматизированной системы пожарной сигнализации для гаражного комплекса
Разработка автоматизированной системы тревожной сигнализации для гаражного комплекса
Разработка алгоритма сбора товаров со стеллажей на складе временного хранения при заданном числе маршрутов
Разработка системы определения положения кисти руки в пространстве
Разработка системы охлаждения и контроля температуры серверов высоконагруженных стоек центра обработки данных
Разработка автоматизированной системы управления технологическим процессом перемещения невзрывчатых компонентов эмульсионных взрывчатых веществ
Разработка лабораторного стенда для создания и отладки систем сбора и обработки данных с датчиков и сенсоров
Разработка системы автоматического обнаружения неисправности системы охлаждения техногенно-опасных объектов
Разработка оптимального фильтра для обработки сигналов управления подвижным составом метрополитена
Разработка системы прогнозирования изменения порога принятия решений в интеллектуальных системах управления
Разработка системы автоматического формирования учебных программ по данным рабочего учебного плана и вспомогательной базе данных компетенций
Разработка программного обеспечения и моделирование системы «Умная аудитория»
Разработка системы автоматического управления уровнем тревожного сигнала систем оповещения о ЧС
Разработка программного обеспечения для системы управления безопасности сайта
Разработка унифицированной системы контроля производства в малом садоводческом хозяйстве

Научная работа

    В период 2017-2019 гг. преподавателями и студентами кафедры получены:
  • 12 свидетельств о гос. регистрации программ для ЭВМ
  • 3 патента на полезную модель
    Сотрудниками кафедры опубликованы:
  • 2 монографии
    • более 150 научных статей, в том числе:
    • 16 — в МБД Scopus,
    • 3 — в МБД Web of Science,
    • 24 — в журналах перечня ВАК,
    • 46 — в изданиях, индексируемых в РИНЦ
    Преподаватели кафедры, аспиранты и магистры сделали за отчетный период более 100 докладов на международных и всероссийских научно-технических конференциях:
  • Технологии информационного общества (ТИО)
  • Systems of signals generating and processing in the field of on board communications
  • Conference of Open Innovations Association FRUCT
  • Молодёжный научный форум МТУСИ
  • Международный форум информатизации (МФИ)
  • Научная сессия — современная радиоэлектроника, ПАО «НПО «Алмаз»
  • Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО)
  • Technology & Entrepreneurship in Digital Society (TEDS)
  • Quality Management, Transport and Information Security, Inform. Technologies (IT&QM&IS)
  • Научно-техническая конференция «РОСИНФОКОМ»
  • Студенческий научный форум, РАЕ (Российская академия естествознания)
Преподаватели кафедры ведут большую научно-исследовательскую работу и привлекают к ней бакалавров, магистрантов, аспирантов.

    Эта работа поддержана грантами на разработки в области суперкомпьютерных технологий, компьютерного зрения, машинного обучения, систем интернета вещей. За 2018-2019 год кафедрой получено 4 гранта:

  • 2018 год
    Разработка математического и программного обеспечения для высокопроизводительных вычислений обработки «больших данных» в распределенных системах умного города в сфере ЖКХ, беспилотных летательных аппаратов, центрах обработки данных с использованием суперкомпьютерных технологий
  • Разработка интеллектуальной информационно-коммуникационной системы социальной доступности для людей с ограниченными возможностями на основе методов машинного обучения
  • 2019 год
    Разработка учебно-методического и программно-аппаратного комплекса «Системы умного города» INDUSTRY 4.0 для изучения методов и технологий промышленного интернета вещей»
  • Разработка программного комплекса биометрической идентификации на основе распознавания лиц для системы безопасности университета с использованием нейросетевых методов и современных программных решений

Кафедра участвует в соревнованиях по стандартам WorldSkills в компетенциях «Большие данные и машинное обучение», «Промышленный интернет вещей». Результатами этого стали призовые места на международных и региональных и чемпионатах. Магистранты кафедры под руководством зав. кафедрой Л.И. Вороновой приняли участие в I Отраслевом чемпионате по стандартам WorldSkills в сфере информационных технологий DigitalSkills 2017, проходившем в Казани 11-15 декабря 2017. По результатам соревнований они заняли III призовое место в компетенции «Машинное обучение и большие данные». Студенты и сотрудники кафедры ИСУиА приняли участие в VI Открытом чемпионате профессионального мастерства города Москвы «Московские мастера» по стандартам WorldSkills Russia. Компетенции: «Промышленный интернет вещей / организация эффективного производства», «Машинное обучение» Магистрант кафедры принял участие в всемирных соревнованиях BRICS Future Skills Challenge 2018 по стандартам WorldSkills проходившем в Йоханнесбурге (ЮАР) с 1 по 5 октября 2018 года. По результатам соревнований он занял II призовое место в компетенции «Машинное обучение и большие данные».

Студенты также ежегодно участвуют:
  • в Добровольном квалификационном экзамене по компетенциям:
    • специалист в области больших данных;
    • проектировщик интернета вещей;
    • специалист по робототехнике.
  • в Международной олимпиаде «IT-планета» (номинация «Свободное ПО и робототехника», конкурс свободной робототехники «РобоФабрика»)

В 2018 году от кафедры ИСУиА на главной отраслевой выставке Связь был представлен макет умного дома. Четверо студентов нашей кафедры обеспечивали работу стенда МТУСИ.
В 2019 году от кафедры, а выставку связь заявлено три программы: нейросетевое распознавание человеческих эмоций, построение 3D-карт пространства для навигации мобильного робота, программа распознавания лиц для охранной подсистемы «Умного дома» в «Умном городе».
В 2018 год кафедра принимала участие в первом всероссийском форуме «Наставник — 2018», который проходил с 13 по 15 февраля. От кафедры ИСУиА были проведены мастер-классы по компетенции «Big Data и Машинное обучение»

Материально-техническое обеспечение кафедры

    Материально-техническая база кафедры включает:
  • сервер для работы с большими данными;
  • квадрокоптеры на радиоуправлении;
  • гексакоптер с полётным контроллером и стабилизатором;
  • макеты производстводст-венных систем;
  • контроллеры MS Kinect;
  • камеры Go Pro;
  • комплекты на базе Arduino, Raspberry, ПЛК ОВЕН для прототипирования технических систем
Учебные лаборатории кафедры:

Лаборатория А-169
«Интеллектуальный анализ данных в технических системах»

Лаборатория А-421
«Средства автоматизации и управления, робототехнические системы»

Лаборатория А-501
«Автоматизированные информационно-управляющие технологические системы»

Лаборатория А-106
«Программная инженерия в системах управления»

Лаборатория А-421а
Центр научно-технического творчества студентов

Контакты кафедры

Адрес:
г. Москва, ул. Авиамоторная, д. 8а (главное здание университета), ауд. А-344;
г. Москва, ул. Народного Ополчения, д. 32, ауд. Н-536.

    Лаборатории кафедры:
  • лаборатория «Интеллектуальный анализ данных в технических системах», ауд. А-169
  • лаборатория «Средства автоматизации и управления, робототехнические системы», ауд. А-421
  • лаборатория «Автоматизированные информационно-управляющие системы», ауд. А-501
  • лаборатория «Программная инженерия в системах управления», ауд. А-106
Телефон: 8 (495) 957-77-40, внутренний 5-40
  Электронная почта: [email protected]

Список сотрудников


Архипелаг 20.35

Архипелаг 20.35

«Архипелаг 20.35» — беспрецедентный по масштабам интенсив по формированию и акселерации команд, способных создавать и коммерциализировать проекты в области искусственного интеллекта (ИИ) для опережающего технологического развития в приоритетных отраслях экономики.

Результат

Результат «Архипелага 20.35» — создание эффективной ресурсной (кадровой, проектной, технологической и экосистемной) основы для реализации Национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года, программы «Цифровая экономика России», федерального проекта «Искусственный интеллект», а также дорожных карт Национальной технологической инициативы.

Даты проведения

27 сентября — 21 ноября 2020 года.

16 250 заявок

были поданы на участие в «Архипелаге»

1 787 команд

попробовали свои силы в отборочном этапе

695 городов из 85 регионов РФ

Участниками «Архипелага» стали жители всех регионов РФ. И география не ограничилась только Россией, в командах работали представители сразу 54 регионов других стран

2 065 задач

выполнено командами – от исследования рынка до создания MVP.

1 280 питч-сессий

с защитой проектов

27 университетов

и 119 индустриальных партнеров приняли участие в проекте

16 модулей

включала акселерационная программа.

Топ-10 проектов «Архипелага 20.35»:

1. Agro.Click — система поддержки принятия решений в сельском хозяйстве

Система позволяет молочно-товарным фермам и животноводческим комплексам создать цифровую модель производства сырого молока на предприятии и принимать управленческие решения на основе текущих данных, ретроспективного анализа, методов прогнозной и предписывающей аналитики.

2. Scanderm — проверка симптомов COVID-19

Онлайн-тест на симптомы COVID-19 с применением моделей компьютерного зрения. Система помогает отличить симптомы COVID-19 от симптомов простуды, гриппа, аллергии, выявить степень осложнения при заражении, перенаправить на бесплатную удаленную консультацию врача, проверить наличие кожных проявлений коронавируса при помощи ИИ и получить расшифровку результатов.

3. Система поддержки принятия решений в области психиатрии

Cистема сопоставляет данные из истории болезни с актуальными научными знаниями и может рекомендовать назначение дополнительных обследований и обоснованное лечение, а также оценивать риски, лекарственные взаимодействия и прогноз.

4. Система предиктивной аналитики AWTOR

Программа помогает изобретателям генерировать идеи, изобретать совместно с человеком. AWTOR выполняет роль ассистента для инженеров-разработчиков и может создавать уникальные изобретения по запросу инженера при помощи технологий искусственного интеллекта.

5. AliveBe — спортивные онлайн-соревнования

Tinder для спортсменов. Сервис подбора онлайн-соперников и напарников (бадди), которые помогают внедрить регулярные занятия спортом. Можно проводить онлайн-соревнования в циклических видах спорта (бег, ходьба, вело-, лыжный спорт), корпоративные онлайн-соревнования.

6. Конструктор систем искусственного интеллекта IONDV. Artificial Intelligence Framework

Цель авторов проекта — дать возможность всем желающим создавать простые системы искусственного интеллекта. Модель Тильды или no-code. Это дает экономию на тестировании гипотез, ускорение создания MVP за счет повторного использования моделей и его развитие стартапами в том же стеке.

7. ASSI Start — облачная AI-экосистема для старта и развития бизнеса

Облачная основана на практическом опыте и использует алгоритмы машинного обучения для саморазвития.

8. Нейрокибернетический конструктор с Emotion AI

Обучающий нейрокибернетический конструктор с онлайн-платформой и Emotion AI. Входящие биосигналы обрабатываются алгоритмами Emotion AI, созданными учениками на контроллере, и параллельно на платформе учебными алгоритмами для изучения и проверки эффективности обучения. Ученики могут создать своего цифрового двойника в виде кобота и опробовать алгоритм.

9. «Цифровая Россия» — сервис подбора деловых контактов и рекомендаций для решения бизнес-задач

Платформа предлагает удобные форматы коммуникаций и решения бизнес-задач на единой площадке. Используются методы машинного обучения для формирования цифрового профиля участников и создания рекомендательной системы, которая позволит построить максимально безопасную и быструю стратегию развития партнерских отношений и бизнеса.

10. EORA MAGE: поиск товаров по фото для e-commerce

EORA MAGE помогает e-commerce-компаниям увеличить продажи товаров за счет внедрения визуального поиска по фотографиям. Особенностью EORA MAGE является простая интеграция с каталогами товаров, что позволяет встраивать поисковую систему за короткие сроки.

Итоги «Архипелага 20.35»:

1.

На интенсиве апробирована бесшовная работа с данными о проектах и командах (цифровой след) при их оценке институтами развития.

2.

К финансированию по программе «Старт-Цифровые технологии» Фонда содействия инновациям рекомендованы 80 проектов из 228, прошедших экспертизу.

3.

271 молодежная команда (до 24 лет) получила возможность подать заявку на финансирование от частного венчурного фонда «Молодежная предпринимательская инициатива» на первой в России цифровой платформе по развитию молодежного предпринимательства «Конструкториум».

4.

Топ-10 команд «Архипелага 20.35» представили проекты внешним экспертам на международной конференции по искусственному интеллекту и анализу данных AI Journey 4 декабря и получили персональные рекомендации по развитию своего бизнеса.

5.

16 проектов успешно завершили программу Fast-Track фонда «Сколково». Часть команд получила резидентство Сколково и другие преференции для развития бизнеса.

6.

Данные о проектах будут пополняться и использоваться на постоянной основе институтами развития для обеспечения дальнейшей поддержки проектам – участникам «Архипелага 20.35».

Участники «Архипелага 20.35»

Стартапы, реализующие проекты в сфере ИИ

Команды, реализующие или планирующие к реализации проекты в сфере ИИ

Индивидуальные участники

Спин-оффы

Научные группы

Этапы «Архипелага 20.35»:

1.

Открытый отбор

Подача заявок и подтверждение командами признаков успешности на основании цифрового следа. Отбор до 1000 команд и оплата участия. Подача заявок на гранты Фонда содействия инновациям и Fast-Track Фонда «Сколково».

2.

Подготовительная программа

Онлайн-курсы и преакселераторы, индивидуальная диагностика через решение кейсов, рекомендации по развитию и образовательные подборки треков.

3.

Сборка новых команд

Питч-сессии идей, биржа вакансий, matching участников и команд, знакомство с треками, задачами и данными, тематические мероприятия в «Точках кипения», проектные интенсивы в вузах.

4.

14 дней интенсива

28-56 часов модулей акселерации, 24 часа лабораторий, 12 часов мастер-классов, 4 часа питч-сессий, 6 часов консультаций экспертов, 7 часов мероприятий повышения эффективности. Оценка проектов экспертами ФСИ

5.

Старт чемпионата Data-Science

Две недели на решение задач от партнеров.

6.

Финал

Отбор 100 лучших команд на основании данных о признаках успешности, оценки экспертов, количества решенных задач. Распределение карточек экспертов среди финалистов. Объявление решений по грантам ФСИ

6.

Супер-финал

Распределение времени поддержки экспертов среди топ-10 команд-победителей. Объявление победителей чемпионата, вручение призов. Объявление участников проекта Фонда «Сколково».

Организаторы:

«Университет 20.35», Платформа НТИ, Агентство стратегических инициатив, Фонд содействия инновациям, Фонд «Сколково».

Ключевые партнеры:

Минэкономразвития России, Минкомсвязь России, Минобрнауки России, Правительство Москвы, Сбербанк России, Фонд развития интернет-инициатив (ФРИИ), Фонд инфраструктурных и образовательных программ (ФИОП) РОСНАНО, Альянс по развитию искусственного интеллекта, Центры компетенций НТИ и цифровой экономики, рабочие группы рынков НТИ и Инфраструктурные центры НТИ.

Организация лабораторных занятий по дисциплине «Основы искусственного интеллекта» при подготовке бакалавров по направлению «Педагогическое образование»

Маркович Ольга Сергеевна,старший преподаватель кафедры информатики и информатизации образования ФГБОУ ВПО «Волгоградский социальнопедагогический университет», г. Волгоград[email protected]

Шемелова Татьяна Валерьевна,старший преподаватель кафедры информатики и информатизации образования ФГБОУ ВПО «Волгоградский социальнопедагогический университет», г. Волгоград[email protected]

Организация лабораторных занятий по дисциплине «Основы искусственного интеллекта» при подготовке бакалавров по направлению «Педагогическое образование»

Аннотация. В статье рассматриваются особенности построения курса «Основы искусственного интеллекта» при подготовке бакалавров по направлению «Педагогическое образование» (профиль «Информатика»). Предлагается система заданий для проведения лабораторных занятий по темам: «Нейроинформатика», «Логическое программирование», «Функциональное программирование», «Экспертные системы». Описываются варианты заданий для самостоятельной работы студентов.Ключевые слова: образование, искусственный интеллект, экспертные системы, логическое и функциональное программирование, искусственные нейронные сети, задания для лабораторных занятий.Раздел: (01)педагогика; история педагогики и образования; теория и методика обучения и воспитания (по предметным областям).

Дисциплина «Основы искусственного интеллекта» относится к профессиональному циклу дисциплин подготовки бакалавров по направлению 050100.62«Педагогическое образование». Изучение искусственного интеллекта является важной частью программы подготовки специалистов в области информатики. Это во многом связано с расширением областей использования интеллектуальных информационных технологий и с тем, что в настоящее время искусственный интеллект –этоодноиз перспективных направлений в современной информатике [1].Целью изучения рассматриваемой дисциплины является формирование у студентов общекультурных и специальных компетенций на основе освоения знаний о концепциях, направлениях, методах и приложениях искусственного интеллекта, его роли в современной информатике.Этой целью обусловлены следующие задачи:сформировать знания о современных направлениях исследований и разработок в области искусственного интеллекта, классических моделях представления знаний и методах работы со знаниями; выработать умения использовать знания о концепциях, направлениях, методахи приложениях искусственного интеллекта в профессиональной деятельности; выработать навыки программирования на языке Пролог и работы с экспертными системами.Подобная постановка задач определяет необходимость тщательного продумывания содержания учебного курса, а также системы предлагаемых студентам лабораторных работ. Выбор освещаемых в курсе вопросов должен способствовать формированию у студентов представлений о современных направлениях исследований и разработок в области искусственного интеллекта, моделях представления знаний и методах работы со знаниями, навыков логического программирования на языке Пролог и работы с экспертными системами. С учетом вышесказанногов содержании курса «Основы искусственного интеллекта» должны входить следующие разделы: «Искусственный интеллект как направление в информатике», «Нейроинформатика», «Представление знаний», «Логическое программирование», «Функциональное программирование», «Экспертные системы», «Современные направления искусственного интеллекта».Построение курса включает теоретическую (лекции в объеме 36 часов) и практическую части (лабораторные занятия).Наша работа направлена на рассмотрение содержания лабораторных занятий, охватывающих основные разделы курса: «Нейроинформатика», «Логическое программирование», «Функциональное программирование», «Экспертные системы». Программой дисциплины на проведение лабораторных занятий отводится 18 часов,и значительная часть учебного времени (54 часа) выделяется для самостоятельной работы студентов.

Так, на лабораторные занятия раздела «Нейроинформатика»предусмотрено4академических часа. Целью данных занятий является изучение однослойных искусственных нейронных сетей (ИНС), принципов работы персептрона, обучение искусственных нейронных сетей.Примеры заданий.1.В программе «Лабораторный практикум искусственного интеллекта» [2;3] для заданных однослойных ИНС подобрать параметры сети, обеспечивающие моделирование логических функций «и», «или». Экспериментальным путем убедиться, что для однослойных ИНС не подбираются параметрысети, обеспечивающие моделирование логической функции «исключающее или».2.Изучить принципы работы персептрона на примере персептрона Розенблатта, классифицирующего цифры по признаку четности/нечетности. Рассмотреть правила Хебба обучения ИНС.3.Рассмотреть обобщенный алгоритм обучения персептрона с использованием дельтаправила для решения задачи распознавания печатных и рукописных букв алфавита.4.В программе «Лабораторный практикум искусственного интеллекта» подобрать структуру многослойной ИНС (число нейронов и слоев, вид активационной функции), обеспечивающую моделирование заданной логической функции.Раздел «Логическое программирование»включает изучение языка программирования Пролог (6 часов). Основная задача этого раздела направлена на формированиенавыков логического программирования на языке Visual Prolog. Предлагаемые нами задачи включают следующие разделы:изучение интегрированной среды Visual Prolog;работа с базой знаний в Прологпрограмме; рекурсия, вычисления и структурные данные в Прологе;

применение Пролога для решения задач искусственного интеллекта.В качестве таких заданий могут быть предложены следующие задачи [4–6].

1.Разработать базу знаний, отображающуюродственные отношения некоторой совокупности людей, с помощью определения отношений: «родитель», «мужчина», «женщина», «мама», «сестра», «дядя», «дедушка» (см. рис.1). Отношения «родитель», «мужчина», «женщина» базовые, задаются перечислением фактов; остальные отношения задать с помощью правил, используя базовые отношения.

Расширить предложенную выше задачу введением рекурсивного отношения «предок», определив его через отношение «родитель». Это отношение можно выраЕленаПетрИванОльгаИринаВадимТатьяназить с помощью двух правил. Первое правило определяет непосредственных (ближайших) предков, а второе –отдаленных.2.Разработать программу нахождения факториала числа.3.Разработать программу для работы со списками: 1)проверки принадлежности элемента списку.2)добавления элемента в список3)удаления элемента из списка4)подсчета количества вхождений элемента в список5)нахождения максимального элемента в списке целых чисел6)нахождения минимального элемента в списке целых чисел7)слияния двух списков.

Рис.1. Дерево родственных отношений

4. Изучить пример продукционной базы данных на Прологе, хранящей данные об учащихся. Составить следующие запросы к базе: найти всех учащихся заданного класса; определить успеваемость заданного учащегося по данному предмету; найти всех учащихся заданного класса, имеющих отличную успеваемость по заданному предмету.5. Изучить структуру и работу простой экспертной системы на Прологе.Пример экспертной системы дляопределения породы собаки (фрагмент кода программы) [7].

do_expert_job():write(«ДОБРОПОЖАЛОВАТЬ! «),nl,nl,write(«Проводится идентификация породы.), nl, nl, write(«Отвечайте, пожалуйста, да или нет «), nl, nl,write(«на вопросы о собаке, породу которой»), nl, nl,write(«Выхотитеопределить»), nl, do_consulting.do_consulting():dog_is(X), !, nl, write(«ВероятноВашасобака–»,X,».»), nl, clear_facts.do_consulting():nl, write(«Извините, янесмогупомочьВам!»), clear_facts().ask(X,Y):write(«?:–»,X,»»,Y,»?»),Reply=readline(),remember(X,Y,Reply)./* Механизмвывода*/positive(X,Y):xpositive(X,Y),!.positive(X,Y):not(negative(X,Y)),!,ask(X,Y).negative(X,Y):xnegative(X,Y),!.remember(X,Y,»да»):asserta(xpositive(X,Y)).remember(X,Y,»нет»):asserta(xnegative(X,Y)),fail.clear_facts():retract(xpositive(_,_)), fail.clear_facts():retract(xnegative(_,_)), fail./*Продукционные правила */dog_is(«Английский Бульдог»):

it_is(«короткошерстная собака»),positive(«ее»,»высота в холке не более 57 см»),positive(«у нее»,»низко посаженный хвост»),positive(«у нее»,»дружелюбный характер»),!.dog_is(«Гончая»):it_is(«короткошерстная собака»), positive(«ее»,»высота в холке не более 57 см»), positive(«у нее»,»длинные уши»), positive(«у нее»,»дружелюбный характер»),!.dog_is(«Немецкий Дог»):

it_is(«короткошерстная собака»), positive(«у нее»,»низко посаженный хвост»), positive(«у нее»,»дружелюбный характер»),positive(«ее»,»вес более 45 кг»),!. dog_is(«Американский Фоксхаунд»):

it_is(«короткошерстная собака»),positive(«ее»,»высота в холке не более 77 см»), positive(«у нее», «длинные уши»), positive(«у нее»,»дружелюбный характер»),!.dog_is(«Кокер Спаниель»):

it_is(«длинношерстная собака»), positive(«ее»,»высота в холке не более 57 см»), positive(«у нее»,»низко посаженный хвост»), positive(«у нее»,»длинные уши»),positive(«у нее»,»дружелюбный характер»),!.dog_is(«Ирландский Сеттер»):

it_is(«длинношерстнаясобака»), positive(«ее»,»высота в холке не более 77 см»), positive(«у нее»,»длинные уши»),!.dog_is(«Колли»):

it_is(«длинношерстная собака»), positive(«ее»,»высота в холке не более 77 см»), positive(«у нее»,»низко посаженный хвост»), positive(«у нее»,»дружелюбный характер»),!.dog_is(«Сенбернар»):it_is(«длинношерстная собака»),positive(«у нее»,»низко посаженный хвост»), positive(«у нее»,»дружелюбный характер»),positive(«ее»,»вес более 45 кг»),!.it_is(«короткошерстная собака»):positive(«это»,»короткошерстная собака»),!.it_is(«длинношерстная собака»):positive(«это»,»длинношерстная собака»),!.

На лабораторных занятиях раздела «Функциональное программирование»

(2 часа) рассматривается среда разработки CLisp языка программирования Coon Lisp,обсуждаются идеи функционального программирования, основные конструкции и специфика языка Coon Lisp. Система заданий может быть следующей [8].

1. Вычислить значение выражений в среде CLisp: 1)(278177*25)/(82+123*3)2)(6+x)23)cos2x3+(sinx+1)22. Вычислить значение лямбдавызова: 1)((lambda (X Y) (+ X Y)) 2 3)2)((lambda (X) (list X)) (list NIL))Вычислить результат выражений:1)(CONS ’ (a ) ’ (c d))2)(CAR ’ (1 2 3))3)(CDR ’ (a ( c))) 4. Определить функцию (first_cont x y), которая возвращает первый элемент, входящий в оба списка x и y, в противном случае –NIL.5. Определить функцию (del(namel)), которая удаляет элемент nameиз списка l. Завершается система лабораторных занятий разделом «Экспертные системы», где обсуждаются обобщенная структура экспертных систем, роли специалистов, работающих с экспертными системами, организация знаний в экспертных системах, режимы использования экспертных систем. Рассматриваются различные примеры готовых продуктов, организуется работа с экспертными системами как в режиме консультации, так и в режиме редактирования базы знаний.Примерные задания.1.Изучить интерфейс и основные приемы работы с программой «Малая Экспертная Система»[9] в режиме консультаций, на примерах различных баз знаний (рис.2).2.Проанализировать работу с медицинской базой знаний в программе «Малая Экспертная Система» при изменении диапазона коэффициента уверенности.3.Изучить работу с базами знаний программы «Малая Экспертная Система» в режиме редактирования баз знаний.4.Создать собственную базу знаний по заданной предметной области, провести ее верификацию в режиме консультаций и, в случае необходимости, откорректировать базу знаний.

Рис.2. Окно программы «Малая Экспертная Система»

5.Разработать экспертную систему, использующую внутреннюю базу фактов VisualPrologпо одной из предложенных тем:1)экспертная система, которая относит растение к одному из видов (кустарник, трава, дерево) в зависимости от следующих признаков: толщина ствола, высота, долголетие;2)экспертная система, диагностирующая неисправности в работе компьютерной техники;экспертная система, относящая животное к одному из отрядов;4)экспертная система, которая находит маршрут перелета в зависимости от пунктов отправления, прибытия и даты прибытия;5)экспертная система, диагностирующая неисправности в работе автомобиля.Особое место при изучении дисциплины отводится самостоятельной работестудентов. На самостоятельную работу выносится содержание теоретической части курса, которое не нашло отраженияв системе лабораторных занятий:«Искусственный интеллект как направление в информатике»;«Представление знаний»;«Современные направления искусственного интеллекта».Система заданий самостоятельной работы состоит из двух частей. Первая часть заключается в написании реферата по одной из предложенных преподавателем тем: 1.Генетическое программирование.2.Эволюционное программирование.3.Генетические классифицирующие системы.4.Эволюционные стратегии.5.Язык функционального программирования Haskell.6.Концепции мягких вычислений.7.Искусственные нейронные сети, основанные на нейронных ансамблях.8.Активные нейронные модели.9.Модели коллективного поведения агентовв мультиагентных системах.10.Интеллектуальные технологии в компьютерной лингвистике.11.Проблемы обучения интеллектуальных систем.12.Стратегии извлечения экспертных знаний.13.Компьютерные методы извлечения экспертных знаний.14.Когнитивное моделирование.Вторая частьсамостоятельной работы студентов состоит в выполнении заданий, результаты которых оформляются в виде отчетов.Примеры заданий:1.Изучить основные операторы генетического алгоритма. В программе “Traveling Salesman Problem 1.0”, решающей задачу коммивояжера, подобрать различные параметры генетического алгоритма, обеспечивающего нахождение минимального пути [10].2.Изучить этапы простого генетического алгоритма Холланда. Построить простой генетический алгоритм нахождения максимального (минимального) значения функции:1)minфункции f(x)=5×34 на отрезке[1, 5];2)maxфункции f(x)=2×4+12 на отрезке[0,4];3)maxфункции f(x)=3x32x+5 на отрезке[1,10];4)minфункции f(x)=5×2+2×10 на отрезке[5,15];5)minфункции f(x)=x3+2×2на отрезке[5,9] [11].3.Привести пример нечеткого множества «богатый человек», если в качестве универсального используется множество заработных плат E={5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000, 11000, 12000, 13000, 14000, 15000, 16000, 17000, 18000, 19000, 20000}[12].4.Построить функцию принадлежности : R [0, 1] для нечеткого множества:1)чисел, близких к пяти;2)чисел, расположенных между 2 и 6;малых по модулю чисел.5. Эксперт определяет рост ученика с помощью понятий «низкий рост», «средний рост», «высокий рост», при этом минимальный рост равен 145 см, максимальный–175 см. Проведите формализацию такого описания с помощью лингвистической переменной , T, X, G, M [13].Проведение занятий на основе предлагаемой системы заданий является логическим продолжением теоретической части курса, охватывает все его основные разделы. Подобная организация учебного курса позволяет дать более широкое представление об идеях и методах этого направления информатики, о его роли в современной информатике. Значительное внимание уделяется фундаментальным вопросам, в том числе современным методам обработки знаний. При этом сохраняется и практическая направленность дисциплины, связанная с изучением экспертных систем, основ логического и функционального программирования и других прикладных вопросов.

Ссылки на источники1.Усольцев В. Л. Перспективные технологии искусственного интеллекта в подготовке магистров образования по программе «Информационные технологии в физикоматематическом образовании» // Современные информационные технологии и ИТобразование: сб. науч.тр.VIII Междунар. науч.практ. конф. / под ред. В.А. Сухомлина. Т.1. –М.: МГУ, 2013. –С. 234–240.2.Лабораторный практикум по ИИ: приложение к учебнометодическому комплексу, 2011. –URL:http://www.lbai.ru.3.Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. –М.: Академия, 2005.4.Братко И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке Пролог. –М.: Вильямс, 2004.5.Шемелова Т.В. Цели и методические особенности обучения программированию на языке Пролог// Наука. Образование. Молодежь: материалы VIIIМеждунар.науч.конф.молодых ученых (10–11 февраля 2011г.). –Майкоп: Издво АГУ, 2011.–Т.I. –С. 378.6.Шрайнер П. Основы программирования на языке Пролог // Интернетуниверситет информационных технологий INTUIT.ru., 2005. –URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/44/44/info.7.Ин Ц., Соломон Д. Использование ТурбоПролога. –М.:Мир, 1990.8.Системы искусственного интеллекта. Практический курс: учеб.пособие/В.А. Чулюков, И.Ф.Астахова, А.С. Потапов и др.; под ред. И.Ф. Астаховой. –М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. –292с.

9.Там же.10.Портал искусственного интеллекта, 2014. –URL: http://www.aiportal.ru.11.Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы / под ред. В.М. Курейчика.–М.:ФИЗМАТЛИТ, 2006.12.Системы искусственного интеллекта. Практический курс.13.Там же.

OlgaMarkovich, SeniorLectureratthechairofcomputerscience and informatization of education, Volgograd State SocialPedagogical University, Volgograd [email protected] Shemelova,Senior Lecturer at the chair of computer science and informatization of education, Volgograd State SocialPedagogical University, Volgograd [email protected] of laboratory studies on discipline «Essentials of artificial intelligence» for training bachelors of pedagogical education Abstract.The authors show the features of the course «Essentialsof artificial intelligence» for training bachelors of pedagogical education(profile –computer science). The authors describe the system of tasks for practical training of such topics, as «Neuron computer science», «Logical programming», «Functional programming», «Expert systems» and tasks for independent work of students.Keywords: education, artificial intelligence, expert systems, logical and functional programming, artificial neural networks, tasks for laboratory studies.References1.Usol’cev, V.L. (2013) “Perspektivnyetehnologiiiskusstvennogointellektavpodgotovkemagistrovobrazovanijapoprogramme‘Informacionnyetehnologiivfizikomatematicheskomobrazovanii’”, inSuhomlin, V.A. (ed.) Sovremennye informacionnye tehnologii i ITobrazovanie: sb. nauch. tr. VIII Mezhdunar. nauch.prakt. konf., vol. 1, MGU, Moscow,pp. 234–240 (in Russiаn).2.Laboratornyj praktikum po II: prilozhenie k uchebnometodicheskomu kompleksu(2011). Available at: http://www.lbai.ru/ (data obrashhenija: 23.04.2014)(in Russiаn).3.Jasnicki,j L.N. (2005) Vvedenie v iskusstvennyj intellect,Akademija,Moscow (in Russiаn). 4.Bratko,I. (2004) Algoritmy iskusstvennogo intellekta na jazyke Prolog, Vil’jams,Moscow(in Russiаn).5.Shemelova,T.V. (2011) “Celi i metodicheskie osobennosti obuchenija programmirovaniju na jazyke Prolog”, inNauka. Obrazovanie. Molodezh’: Materialy VIII Mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii molodyh uchenyh (10–11 fevralja 2011g.), izd.vo AGU,Majkop, vol.I, p. 378(in Russiаn).6.Shrajner,P. (2005) “Osnovy programmirovanija na jazyke Prolog”, inInternetuniversitet informacionnyh tehnologij INTUIT.ru.Available at:http://www.intuit.ru/studies/courses/44/44/info (data obrashhenija: 23.04.2014)(in Russiаn).7.In,C., Solomon,D. (1990) Ispol’zovanie TurboProloga, Mir,Moscow(in Russiаn).8.Chuljukov, V.A., Astahova, I.F. (ed.), Potapov, A.S. etc. (2012) Sistemy iskusstvennogo intellekta. Prakticheskij kurs: Uchebnoe posobie,BINOM. Laboratorija znanij,Moscow,292p.

(in Russiаn).9.Ibid.10.Portal iskusstvennogo intellekta(2014). Available at:

http://www.aiportal.ru (data obrashhenija: 23.04.2014)(in Russiаn).11.Gladkov,L.A., Kurejchik,V.V., Kurejchik,V.M. (ed.) (2006) Geneticheskie algoritmy, FIZMATLIT, Moscow(in Russiаn).12.Chuljukov, V.A., Astahova, I.F. (ed.), Potapov, A.S. etc. (2012) Sistemy iskusstvennogo intellekta. Prakticheskij kurs: Uchebnoe posobie, BINOM. Laboratorija znanij, Moscow,292 p. (in Russiаn).13.Ibid.

Рекомендовано к публикации:Сергеевым А.Н., докторомпедагогических наук;Горевым П.М., кандидатом педагогических наук, главным редактором журнала «Концепт»

Нейросети и искусственный интеллект на предприятиях: кто стоит за цифровизацией РТ?

Эксперт рассказал, почему в первую очередь в Татарстане надо перевести в «цифру» медицину, ЖКХ и госуслуги

IT-решения, базирующиеся на технологиях искусственного интеллекта, сегодня пользуются широкой популярностью среди коммерческих и государственных структур. В интервью нашему изданию заместитель директора по специальным программам крупной российской IT-компании ICL Services Андрей Крехов рассказал об уровне и перспективах развития ИИ в Татарстане.

Андрей Крехов: «В Татарстане имеются IT-компании, которые занимаются апробацией и внедрением технологий ИИ, в их числе и наша компания ICL Services» Фото предоставлено ICL Services

«НА ПЕРВОМ МЕСТЕ — МЕДИЦИНА. НА ВТОРОМ — ЖКХ»

— Андрей, какого рода работы в области искусственного интеллекта и сквозных технологий проводятся в Республике Татарстан?

— Если говорить о фундаментальных исследованиях, то в РТ представлена сильная школа, родоначальником которой можно считать Н.И. Лобачевского. Она базируется в Казанском федеральном университете. Прикладные исследования на уровне разработки и апробации технологий проводятся в Университете Иннополис.

В Татарстане имеются IT-компании, которые занимаются апробацией и внедрением технологий ИИ, в их числе и наша компания ICL Services. В республике также имеется большой экономический комплекс — нефтяная отрасль и машиностроение, где существуют свои исследовательские центры, занимающиеся доработкой и внедрением.

Кроме того, в регионе есть министерство цифрового развития государственного управления, информационных технологий и связи, которое предпринимает большие усилия по развитию ИИ в работе государственных органов.

— Приведите кейсы внедрения искусственного интеллекта в республике.

— Один из таких примеров — это применение технологий ИИ в нефтяном комплексе. В Татарстане существует проблема вторичной переработки нефти и поиска новых нефтяных пластов. Для ее решения необходимы мощные центры обработки данных.

 В машиностроении есть интересные кейсы по автоматизации процессов, внедрению ИИ для ERP*-систем, в области прикладного программного обеспечения. В банковском секторе присутствует внедрение роботизации, автоматизация банковских процессов, начиная от обработки чеков до оптимизации рутинных операций.

ИИ активно внедряется и в ритейле. Еще в «доковидный» период здесь активно внедрялась модель dark stores*, в рамках которой искусственный интеллект интегрировал конечные сервисы доставки потребителям. Технологии ИИ также активно применяются в области fraud prevention, то есть «предупреждения хищений», когда системы по обработке данных выявляют возможность хищения.

 В области аграрного сектора разработки находятся на стыке промышленного интернета вещей и обработки больших данных. У аграриев существует проблема агрегирования данных. Есть также сложности с доставкой собранного зерна. Нередко происходит простой или нехватка вагонов. В результате машины не могут загрузить зерно в вагоны, и оно запекается. Поэтому нужно устанавливать датчики, связывать аналитику подачи вагонов на железнодорожные станции и прочее.

— Какие важные для республики отрасли сейчас более всего нуждаются в автоматизации с использованием информационных технологий?

— На первом месте — медицина. В случае когда вся информация о пациенте планомерно заносится в цифровую личную карту, повышается точность первого диагностирования и назначенного лечения.

На втором месте — услуги ЖКХ. На третьем —  область предоставления государственных услуг. Согласно поручению президента РФ Владимира Путина, процесс предоставления гражданам госуслуг должен стать проактивным и инициироваться самим госорганом. Благодаря ИИ все необходимые документы будут заранее подготовлены или подключены, пользователю останется нажать кнопку или получить уведомление, что платформа «позаботилась» о нем заранее.  

«В Татарстане я вижу очень сильную поддержку: от привлечения молодежи, компаний в республику до пропагандирования «для чего нужен ИИ», начиная от бытового уровня и заканчивая государственным» Фото: «БИЗНЕС Online»

«ИЗ 100 ВЫПУСКНИКОВ 4045 УЕЗЖАЮТ»

—  Насколько республика себя обеспечивает квалифицированными кадрами в области ИИ?

— Если мы говорим о преподавании дисциплин, которые дают базовые навыки в области разработки и внедрения искусственного интеллекта, то здесь можно выделить три основных вуза: Казанский федеральный университет, Казанский национальный исследовательский технический университет имени Туполева и Иннополис.

Но есть обратная сторона медали: из 100 выпускников — бакалавров-инженеров — 40–45 уезжают, поэтому проблема нехватки IT-кадров сохраняется. Эта проблема, с которой сталкиваются все регионы. Но если они говорят об оттоке в столицу, то у нас из магистратуры отток пошел сразу за рубеж, минуя Москву.

Одно из решений было выработано компанией ICL Services, на базе которой функционирует корпоративный университет, где молодежь дополучает практические навыки на производстве. Мы, безусловно, сотрудничаем с образовательными учреждениями, организуем на их базе школы программирования и администрирования, но прикладную специфику коммерческих технологий даем непосредственно сами.

— Как поддерживают развитие IT-отрасли органы региональной власти?

— Для нас как для IT-компании важна стабильная база заказчиков, которым мы можем предложить наши эффективные решения. Это одна история. Второе — монетизация исследовательских процессов, научно-исследовательской базы. Третье — PR*. В Татарстане я вижу очень сильную поддержку: от привлечения молодежи, компаний в республику до пропагандирования «для чего нужен ИИ», начиная от бытового уровня и заканчивая государственным.

— Какие технологии в республике развиты в наибольшей степени, а какие требуют большего развития?

— Компьютерное зрение — исторически достаточно сильное направление в регионе на фундаментальном и прикладном уровнях. В Татарстане есть Казанский авиационный завод имени Горбунова, вертолетный завод, где требуется компьютерное зрение. В Иннополисе значительно продвинулась технология обработки естественного языка — NLP (natural language processing). И третье — это экспертные системы, на которые сейчас очень сильно воздействует периферийный ИИ. Крупные производства республики породили необходимость в новых подходах. В-четвертых, это deep learning, или нейронные сети, над чем серьезно работают Иннополис, КФУ и нефтяная отрасль.

В качестве следующего шага, над которым мы сейчас работаем, я упомяну систему управления ИИ на предприятиях (англ. аI governance), которая строится на разработанных политиках предотвращения системных ошибок, имеющихся на всех производствах. Она позволяет снизить уровень предвзятости, завязанный на людях, принимающих решения.

Также в Татарстане недостаточно развита разработка интеллектуальных приложений, а в области внедрения средств искусственного интеллекта — самостоятельная разработка ИИ-систем. В РТ мы больше стремимся приобретать технологии или элементы решений, чем делать собственные НИОКРы.

— Расскажите про свою компанию. Чем вы занимаетесь? Приведете примеры кейсов того, что уже внедрено?

— Компания ICL Services входит в группу компаний ICL, созданную на базе завода ЭВМ, функционирующего в Казани. С 2005 года в группе компании стало активно развиваться направление предоставления IT-сервисных услуг для заказчиков. Сейчас оно занимает около 60 процентов основного оборота.

Если мы говорим о технологиях ИИ, внедряемых компанией ICL Services, то одним из важнейших направлений является работа в сфере промышленности. Производственники сейчас настроены внедрять периферийные автоматизированные вычисления, позволяющие перейти от одного бизнес-процесса на другой без переконфигурации сложных ERP-систем. Второе направление — автоматизация бизнес-процессов в рамках RPA (robotic process automation) в финансовом и банковом секторах.

Еще одно направление — это машинное обучение. У нас есть внутренняя группа НИОКРа, которая внедряет, дорабатывает, изменяет в ритейле решения в рамках fraud prevention, работает над машинным обучением, выявляющем хищения и делающим прогнозную аналитику.

Если говорить о кейсах, то большую серию заказов мы получили от известных банков. У нас есть хорошие референции по двум известным банкам, один из них — это ООО КБЭР «Банк Казани», где мы внедряли процессы роботизации и автоматизации. Следующий кейс — это агрохолдинг, где вводили промышленный интернет вещей.

Также мы провели большой объем работ по автоматизации и внедрению систем в рамках изменения бизнес-процессов для крупного западного заказчика в области химфармы, который находится в России и владеет до 45 процентов всего рынка. Направление искусственного интеллекта является одним из наиболее перспективных на сегодняшний день и открывает широкие возможности для заказчиков компании ICL Services. Поэтому мы продолжаем нарабатывать новые компетенции в ИИ и осваивать новые зоны развития. Уверен, что в ближайшем будущем искусственный интеллект станет активно применяться во многих отраслях экономики и бизнес-процессах разного уровня.  Компания ICL Services уже сегодня предлагает спектр услуг, базируемых на применении ИИ, и в перспективе его вариативность будет лишь увеличиваться.

Изучите искусственный интеллект с помощью онлайн-курсов и уроков

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект — это способность машин думать самостоятельно. ИИ демонстрируется, когда задача, которая раньше выполнялась человеком и которая считалась требующей способности учиться, рассуждать и решать проблемы, теперь может быть выполнена машиной. Ярким примером является автономный автомобиль. Транспортное средство способно воспринимать окружающую среду и принимать решения, чтобы безопасно добраться до места назначения без вмешательства человека.Конвергентные технологии вместе с большими данными и Интернетом вещей (IoT) стимулируют рост технологий искусственного интеллекта и искусственного интеллекта. Машины взаимодействуют друг с другом и теперь способны к расширенному восприятию, захватывать миллионы точек данных за секунды, обрабатывать информацию и принимать решения — и все это за считанные секунды. По мере развития ИИ машины будут иметь больше возможностей для физических действий на основе своего интеллекта, что в конечном итоге приведет к созданию машин, которые смогут создавать лучшие версии самих себя.

Онлайн-курсы по искусственному интеллекту

Область искусственного интеллекта (системы AI) и алгоритмов машинного обучения охватывает информатику, обработку естественного языка, код Python, математику, психологию, нейробиологию, науку о данных, машинное обучение и многие другие дисциплины. Вводный курс по ИИ — хорошее место для начала, так как он даст вам обзор компонентов, которые позволят вам быстрее узнать об исследованиях и разработках в области ИИ на сегодняшний день. Вы также можете получить практический опыт программирования ИИ интеллектуальных агентов, таких как алгоритмы поиска, игры и логические задачи.Узнайте о примерах ИИ, используемых сегодня, таких как беспилотные автомобили, системы распознавания лиц, военные дроны и процессоры естественного языка.

Пройдите дальше, изучив курсы по науке о данных, робототехнике и машинному интеллекту. Изучите основы того, как работают роботы, в том числе как представлять 2D и 3D пространственные отношения, как манипулировать роботизированными руками и планировать сквозные системы роботов с искусственным интеллектом. В области машинного обучения изучите методы неконтролируемого обучения для моделирования и анализа данных, включая кластеризацию данных, компьютерное зрение, обучение с подкреплением, решение проблем, алгоритмы машинного обучения, распознавание изображений, интеллектуальный анализ данных, факторизацию матрицы распознавания речи и последовательные модели для данных, зависящих от порядка.

Начните с искусственных технологий и получите общее представление об этой захватывающей области. Если вы не знакомы с основами информатики и языками программирования ИИ, будет полезно пройти вводный курс для изучения Python, R или другого языка программирования, обычно используемого при анализе данных.

Вакансии в AI

К моменту написания этой статьи на Indeed.com было указано более 3000 должностей инженеров по машинному обучению, работающих полный рабочий день, при этом многие из них предлагали зарплаты выше 125 тысяч долларов в год.Работа специалиста по обработке данных ИИ обычно требует степени бакалавра или выше в области компьютерных наук, инженерии или ИТ, а также опыта работы с несколькими языками программирования, включая Java, C, Python, R, JavaScript и SQL, а также большим плюсом является опыт работы в области науки о данных. Лучшие должности: инженер по искусственному интеллекту, менеджер проектов искусственного интеллекта, исследователь и консультант по искусственному интеллекту, а некоторые из ведущих компаний, нанимающих на работу, включают Amazon, Google, Apple и IBM.

Сделайте карьеру в области искусственного интеллекта

Помогите построить будущее, сделав захватывающую карьеру в быстрорастущей области искусственного интеллекта.Многие отрасли, например специалисты по цифровому маркетингу и социальным сетям, полагаются на методы глубокого обучения и алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы лучше принимать бизнес-решения и свои бизнес-приложения. Если вы любите информатику, математику и анализ данных, программирование на Python, линейную регрессию и многое другое, тогда зарегистрируйтесь и начните изучать приложения искусственных нейронных сетей и то, как вы можете помочь им двигаться вперед.

Чтобы удовлетворить сегодняшние потребности и потребности в аналитиках данных и экспертах в области ИИ, edX предлагает лучшие программы искусственного интеллекта и онлайн-курсы по компьютерным системам на рынке.Если вас волнуют машинное обучение, глубокое обучение, виртуальные помощники, тензорные потоки и нейронные сети, у нас есть подходящие курсы, которые помогут продвинуть вашу карьеру в удобном для вас темпе. Станьте отраслевым экспертом по методам машинного обучения уже сегодня!

Краткая история искусственного интеллекта

Исследование искусственного интеллекта было начато летом 1956 года в Дартмутском колледже во время семинара. Волнение, вызванное тем, что машины стали такими же умными, как люди, быстро получили финансирование в миллионы долларов, чтобы воплотить эту мечту в реальность.Со временем первые пионеры быстро осознали, насколько сложной и сложной будет эта задача.

В 1973 году правительства США и Великобритании прекратили финансирование исследовательского проекта по структурированию данных и алгоритмам обучения. Этот период, когда финансирование прекратилось, был известен как «AI Winter», поскольку прогресс замедлился, а разочарование росло. Во время AI Winter было несколько проектов, не финансируемых за счет финансирования, но импульс развития ИИ вернется к 21 веку.

Ажиотаж, инвестиции и интерес к разработке ИИ резко возросли в первые десятилетия 21 века.Волнение и энтузиазм разгорелись вокруг успешных проектов искусственного интеллекта в научных кругах и промышленности с помощью более мощного компьютерного оборудования. Время новых AI-проектов, структурирования данных и совершенствования языка программирования искусственного интеллекта привело к появлению фразы «AI Summer».

В наши дни мы видим, что ИИ интегрирован в нашу повседневную жизнь с личными помощниками. Приложения AI и интеллектуальные машины, такие как Siri, Alexa, Watson, Cortana, LinkedIn и Google AI Assistant, — все это популярные приложения, которые мы используем для выполнения повседневных задач.Эти помощники могут использоваться для извлечения информации из Интернета, включения бытовой техники, установки напоминаний, общения друг с другом и многого другого. Эти типы помощников по машинному обучению и интеллектуальным системам постоянно развиваются, поэтому спрос на инженеров и специалистов по информатике является рекордно высоким для этого рынка. Независимо от того, работаете ли вы над Microsoft Windows, iOS, платформой с открытым исходным кодом, Google или Android, вы можете ожидать, что ваши навыки будут востребованы.

15 лучших курсов и сертификации по искусственному интеллекту [МАРТ 2021]

Наша глобальная команда экспертов провела обширное исследование, чтобы составить список лучших + бесплатных курсов, сертификации, учебных пособий и тренингов по искусственному интеллекту, доступных онлайн на 2021 год.Они актуальны для начинающих, учащихся среднего уровня, а также для экспертов. Более 113 000 студентов и специалистов уже воспользовались этим сборником.

10 лучших онлайн-курсов по искусственному интеллекту (ИИ) на 2021 год

1. Искусственный интеллект (Северо-западный | Школа менеджмента Келлог)

Этот курс создан для людей, которые хотят узнать о стратегиях и методах искусственного интеллекта для решения бизнес-задач.После обсуждения фундаментальных тем вы, , ознакомитесь с тем, как ИИ влияет на различные отрасли , а также на различные инструменты , которые задействованы в операциях по разработке эффективных решений. К концу программы у вас будет множество стратегий, которые можно использовать для повышения эффективности вашей организации.

Ключевые УТП —

— Научитесь управлять ожиданиями клиентов и соответствующим образом разрабатывать модели искусственного интеллекта.

— Несколько тематических исследований, которые позволят вам лучше понять проблемы, с которыми сталкиваются в реальном мире.

— Получите ответы на свои вопросы от специальной группы поддержки.

— Выполняйте упражнения и получайте отзывы о своей работе.

— Работа с реальными данными.

— Сдать экзамен с минимум 80%, чтобы получить сертификат.

Продолжительность: 2 месяца, от 4 до 6 часов в неделю

Рейтинг: 4.5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

2. Машинное обучение: основы и алгоритмы (Университет Карнеги-Меллона)

Эта расширенная программа, созданная в сотрудничестве со Школой компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона, призвана помочь вам улучшить свои навыки в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Присоединение к этой практической учебной программе предоставит вам технические знания и аналитические методы, необходимые для подготовки к инновациям следующего поколения.Вы узнаете, , как использовать различные концепции из вероятности, линейной алгебры, статистики и оптимизации для определения и уточнения внутренней работы алгоритмов машинного обучения. . Во время видеокурсов вы также получите доступ к небольшому обучению, упражнениям по программированию на Python в каждом модуле, проверке знаний и многому другому.

Ключевые УТП —

— Комплексная программа обучения, идеально разработанная для людей, имеющих опыт программирования на Python и желающих расширить свои знания в области алгоритмов машинного обучения.

— Узнайте, как работать с аналитикой в ​​среде с большим объемом данных с ответственностью за публикацию отчетов.

— Узнайте, как синтезировать компоненты машинного обучения для создания функциональных инструментов для прогнозирования невидимых данных.

— Уметь реализовывать и анализировать алгоритмы обучения для классификации, регрессии и кластеризации.

— Участвуйте в сессиях коллегиального обсуждения, чтобы разрешить ваши вопросы и узнать больше об искусственном интеллекте и машинном обучении.

Продолжительность: 10 недель, 5-10 часов в неделю

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

3. Сертификация ИИ в области машинного обучения, выданная Стэнфордским университетом (Coursera)

Если вы думаете об обучении машинному обучению, то дальше искать нечего. Созданная Эндрю Нг, профессором Стэнфордского университета, более 2 612 800 студентов и профессионалов во всем мире приняли участие в этой программе , которые оценили ее очень высоко. Этот курс представляет собой введение в основные концепции этой области, такие как обучение с учителем, обучение без учителя, поддержка векторных машин, ядра и нейронных сетей.Воспользуйтесь многочисленными тематическими исследованиями и приложениями и получите практические навыки применения теоретических концепций на практике. К концу занятий у вас будет уверенность в том, что вы сможете применить свои знания в реальных сценариях. Вы также можете ознакомиться с некоторыми из лучших курсов по машинному обучению .

Ключевые УТП —

— Понимание параметрических и непараметрических алгоритмов, кластеризации, уменьшения размерности среди других важных тем.

— Получите рекомендации и советы от инструктора.

— Взаимодействуйте со своими сверстниками в сообществе единомышленников с любым уровнем опыта.

— Примеры из практики реального мира дают вам возможность понять, как проблемы решаются на ежедневной основе.

— Гибкий крайний срок позволяет учиться в удобное для вас время.

— Научитесь применять алгоритмы обучения для создания умных роботов, понимать текст, звук и интеллектуальный анализ баз данных.

Продолжительность: 55 часов

Рейтинг: 4.9 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Review: этот курс обеспечивает полное и полное погружение в мир машинного обучения. Он не только содержит четкие объяснения теории, но также выделяет практические советы и предостережения. Очень рекомендуемый курс.

4.Искусственный интеллект: бизнес-стратегии и приложения (Berkeley ExecEd)

Этот курс предназначен для руководителей высшего звена, менеджеров и руководителей функциональных подразделений, которые заинтересованы в изучении возможностей ИИ в рамках своих бизнес-функций. Эта программа познакомит вас с основными приложениями ИИ, его возможностями и потенциалом, а также предоставит подробную информацию об автоматизации, машинном обучении и робототехнике . Он состоит из восьми различных модулей, посвященных различным концепциям, таким как машинное обучение, стратегия искусственного интеллекта, ключевые приложения, нейронные сети и т. Д.В конце программы вам будет предоставлен проект, посвященный завершению, чтобы продемонстрировать, что вы уже узнали в курсе . Завершение проекта Capstone даст вам право на получение сертификата о завершении.

Ключевые УТП —

— Разработан на основе практического подхода, который поможет вам навести мост между инженерными и техническими аспектами ИИ с бизнес-приложениями.

— Узнайте, как организовать успешные проекты приложений ИИ и управлять ими, избегая ловушек, связанных с этими новыми технологиями

— Поймите технические аспекты ИИ, чтобы вы могли эффективно общаться с техническими командами и коллегами

— Укрепите свой лидерский авторитет, получив сертификат об окончании университета Беркли Executive Education

— Получите постоянную поддержку и помощь со стороны преподавателей мирового класса, которые помогут вам понять важнейшие концепции.

Продолжительность: 2 месяца, 4-6 часов в неделю

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

5. Сертификат профессионала в области искусственного интеллекта IBM (Coursera)

Если вы хотите стать частью быстро развивающейся области искусственного интеллекта, эта профессиональная программа сертификации может открыть для вас правильный путь. Эта программа состоит из шести различных курсов, которые предоставят вам практическое понимание концепций машинного обучения и глубокого обучения .В этом курсе вы изучите фундаментальные концепции машинного обучения и глубокого обучения как с учителем, так и без него. Этот курс разработан опытным преподавателем IBM, чтобы помочь людям охватить все важные темы, связанные с искусственным интеллектом . Только после завершения всех шести курсов вы сможете получить профессиональный сертификат в области искусственного интеллекта.

Ключевые УТП —

— Узнайте, как использовать популярные библиотеки машинного обучения и глубокого обучения, такие как SciPy, ScikitLearn, PyTorch и т. Д.

— Узнайте, как TensorFlow применяется для решения отраслевых задач, связанных с аналитикой текста, распознаванием объектов, обработкой естественного языка и другими типами классификаторов.

— Погрузитесь в индивидуальные концепции машинного обучения с доступным профессиональным языком программирования Python

.

— Получите навыки масштабирования задач науки о данных и машинного обучения в наборах больших данных с помощью Apache Spark

.

— Уметь создавать, обучать и развертывать различные типы глубоких архитектур, а также сверточные сети, рекуррентные сети и автокодеры

Срок действия: 3 месяца

Рейтинг: 4.7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

6. Аспирантура по искусственному интеллекту и машинному обучению (Университет Пердью)

Созданная в сотрудничестве с IBM, эта программа для аспирантов направлена ​​на изучение всех концепций искусственного интеллекта и машинного обучения. В этой программе вы познакомитесь с некоторыми из наиболее полных концепций AI и ML, такими как статистика, программирование на Python, машинное обучение, сети глубокого обучения, NLP и обучение с подкреплением .Во время лекций вы узнаете, как создавать и развертывать модели глубокого обучения в облаке с помощью AWS SageMaker, работая с устройствами голосового помощника и получая доступ к лабораториям с поддержкой GPD. Программа также предоставит вам членство в ассоциации выпускников Purdue, более 25 практических проектов, участие в программе Simplilearn по оказанию помощи в трудоустройстве и ключевые проекты.

Ключевые УТП —

— Практическая программа для аспирантов, которая отправит вас в учебное путешествие, чтобы помочь вам развивать свою карьеру в области искусственного интеллекта, глубокого обучения и машинного обучения

— Узнайте о нескольких технологиях на основе ИИ, таких как машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка, обучение с подкреплением и распознавание речи

— Освойте концепции глубокого обучения, которые помогут вам создавать искусственные нейронные сети и проходить уровни абстракции данных с помощью таких инструментов, как TensorFlow и Keras

.

— Знать концепции NLP, проектирования функций, автоматического распознавания речи, преобразования речи в текст, преобразования текста в речь и устройств голосового помощника

Продолжительность: 12 месяцев, 5-10 часов в неделю

Рейтинг: 4.7 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

Обзор: Я бы дал 5 звезд за курс Simplilearn, который я прошел. Это помогает мне легко понять контент с помощью онлайн-видео для самообучения, а инструкторы также помогают нам своими расширенными знаниями. — Джаханви

7. Глубокое обучение, Эндрю Нг (Coursera)

Если вы хотите начать карьеру в области ИИ, эта специализация поможет вам в этом.С помощью этого набора из 5 курсов вы изучите основополагающих тем глубокого обучения, поймете, как создавать нейронные сети и руководить успешными проектами машинного обучения. Наряду с этим, есть возможности для работы над тематическими исследованиями из различных реальных отраслей. Практические задания позволят вам попрактиковаться в концепциях Python и Tensorflow. Кроме того, есть беседы с высшими руководителями в этой области, которые придадут вам мотивацию и помогут понять сценарии в этом направлении работы.Если вам интересно, вы также можете проверить лучшие курсы Python .

Ключевые УТП —

— Узнайте о сверточных сетях, RNN, BatchNorm, Dropout и многом другом.

— Уроки помогут вам изучить различные методы, с помощью которых вы можете создавать модели для решения реальных проблем.

— Рассмотрены практические примеры из таких областей, как здравоохранение, автономное вождение, чтение языка жестов, создание музыки и обработка естественного языка.

— Получите лучшие практики и советы от отраслевых экспертов и лидеров.

— Завершите все экзамены и задания в соответствии с вашим графиком, чтобы получить сертификат о завершении специализации.

Продолжительность: 3 месяца, 11 часов в неделю

Рейтинг: 4,7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Обзор: Содержание курса очень хорошее. Стиль преподавания Эндрю Нг феноменален.У него есть талант не усложнять сложный предмет. Настоятельно рекомендуется всем, кто пытается понять основы нейронных сетей и глубокого обучения.

8. AI для всех, Эндрю Нг (Coursera)

Искусственный интеллект считается одной из наиболее сложных тем в технологиях, но его использование в нашей повседневной жизни невозможно переоценить. Поэтому, если вы хотите, чтобы ваша организация стала лучше использовать эту технологию, стоит взглянуть на эту программу.На занятиях вы узнаете значение базовой и важной терминологии, что ИИ может и не может делать, выявите возможности применения решений ИИ для решения проблем в вашей организации и многое другое. К концу лекций вы овладеете бизнес-аспектами ИИ и сможете эффективно применять их в соответствующих ситуациях. Курс создан Эндрю Нг, пионером в области искусственного интеллекта и основателем Coursera.

Ключевые УТП —

— Узнайте, что значит создавать проекты по машинному обучению и науке о данных.

— Работайте с командой искусственного интеллекта и выстраивайте стратегию в своей компании.

— Проведите этические и социальные дискуссии в этой области.

— Уроки не требуют предварительных условий, поэтому их может взять любой человек с любым уровнем опыта.

— Сроки занятий могут быть скорректированы по вашему усмотрению.

Продолжительность: 4 недели, 2-3 часа в неделю

Рейтинг: 4.9 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: это фантастический курс Эндрю. Каждый должен понять, как ИИ может повлиять на любую программную систему.

9. Сертификация по искусственному интеллекту Колумбийского университета (edX)

Зарегистрируйтесь для получения этого сертификата, чтобы получить опыт в одной из самых быстрорастущих областей информатики посредством серии лекций и заданий.Класс поможет вам получить твердое представление о руководящих принципах искусственного интеллекта. С одинаковым упором на теорию и практику, эти уроки научат вас решать реальные проблемы и находить подходящие решения искусственного интеллекта. Имея это удостоверение в вашей сумке, можно с уверенностью сказать, что вы будете иметь преимущество на собеседовании при приеме на работу и других возможностях. Не забудьте проверить список лучших курсов глубокого обучения .

Ключевые УТП —

— Видео проведут вас через все фундаментальные концепции, начиная с основных тем и заканчивая более сложными.

— Применяйте концепции машинного обучения к реальным задачам и приложениям.

— Подробные инструкции по настройке и навигации по необходимому программному обеспечению.

— Работа над проектированием и использованием возможностей нейронной сети.

— Классы разделены на 4 части вместе с соответствующими примерами и демонстрациями.

— Применяйте знания, полученные на этих лекциях, в различных областях, таких как робототехника, зрение и физическое моделирование.

Продолжительность: 12 недель на курс, от 8 до 10 часов в неделю, на курс

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

10. Введение в искусственный интеллект от IBM (Coursera)

Предлагаемый IBM вводный курс познакомит вас с основами искусственного интеллекта . Из этого курса вы узнаете , что такое ИИ и как он используется в индустрии разработки программного обеспечения или приложений .В ходе курса вы столкнетесь с различными проблемами и проблемами, связанными с искусственным интеллектом, такими как этика и предвзятость, а также рабочие места. После завершения курса вы также продемонстрируете ИИ в действии с помощью мини-проекта, предназначенного для проверки ваших знаний об AI . Кроме того, после завершения проекта вы также получите сертификат о завершении от Udacity.

Ключевые УТП —

— Изучите и поймите концепции ИИ и полезные термины, такие как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети

— Для поступления на этот курс не требуются предварительные знания программирования или информатики

— Получите совет от экспертов о том, как лучше изучить искусственный интеллект и как начать карьеру в этой развивающейся области

— иметь право поступать в другие классы и программы, такие как AI Foundations, профессиональный сертификат IBM Applied AI после завершения этого курса

— 100% гибкий курс без дедлайнов и свободы обучения в удобном для вас темпе

Продолжительность: 4 недели, 1-2 часа в неделю

Рейтинг: 4.7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

11. Бизнес ИИ (Лондонская школа бизнеса)

Это 5-недельная онлайн-программа электронного обучения, цель которой — научить вас фундаментальным концепциям искусственного интеллекта и тому, как он может эффективно преобразовать ваш бизнес. Он идеально подходит для менеджеров и руководителей, участвующих в принятии бизнес-решений о внедрении и использовании технологий искусственного интеллекта. В этом учебном курсе вы, , получите твердое представление о различных характеристиках технологии искусственного интеллекта и четкое представление о бизнес-задачах в вашей организации. Программа разделена на три этапа: пошаговый процесс, который поможет вам узнать об искусственном интеллекте и трансформации бизнеса. После завершения всей программы вы также получите цифровой сертификат, подписанный Лондонской школой бизнеса.

Ключевые УТП —

— ценная программа, которая поможет вам быть в курсе тенденций в области технологий искусственного интеллекта, понять различные приложения искусственного интеллекта и узнать, как внедрить его в своем бизнесе для снижения затрат.

— Узнайте, как использовать инструменты для развития отношений с первыми клиентами и управления денежными потоками с помощью модели предоплаты.

— Уметь анализировать положительный и отрицательный опыт, с которым вы можете столкнуться при применении приложений искусственного интеллекта в своей организации, и узнавать, как предвидеть и предотвращать потенциальные проблемы.

Продолжительность: 10 недель, 3-5 часов в неделю

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

12.TensorFlow для искусственного интеллекта от deeplearning.ai (Coursera)

Если вы разработчик программного обеспечения или имеете некоторый предыдущий опыт программирования и с нетерпением ждете возможности развить эти навыки, то стоит взглянуть на этот сертификат. Эти классы демонстрируют вам методы реализации основополагающих принципов машинного обучения и глубокого обучения с использованием TensorFlow и для построения масштабируемых моделей для решения реальных проблем. К концу этой программы у вас будут практические навыки, позволяющие находить масштабируемые решения этих проблем, а также подавать заявки на соответствующие профили вакансий.Не забудьте ознакомиться с подборкой лучших курсов по Tensorflow .

Ключевые УТП —

— Этот урок может пройти любой, у кого есть опыт работы с Python.

— Инструктор помогает вам работать с основными функциями с помощью примеров.

— Создайте базовую нейронную сеть и обучите ее работе с приложением компьютерного зрения.

— Узнайте, как использовать свертки для улучшения нейронной сети.

— Тренинг состоит из советов и методик, а также оценок.

Продолжительность: 4 недели, от 4 до 5 часов в неделю

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

10 лучших онлайн-сертификатов по искусственному интеллекту (ИИ) за 2021 год

13. Бесплатные курсы по искусственному интеллекту (edX)

Если вы ищете бесплатные курсы по искусственному интеллекту, то edX предлагает бесплатных онлайн-курсов и учебных пособий, полностью посвященных искусственному интеллекту, машинному обучению и робототехнике .Особенность этих курсов заключается в том, что все они разработаны и созданы ведущими учебными заведениями мира, такими как Гарвард, Колумбия, Microsoft и другие . От компьютерного зрения и анализа изображений до робототехники: кинематика и математические основы — вы можете выбрать любую тему, вы хотите изучить и расширить свою карьеру . А если вы заплатите небольшую плату после завершения курса, вы даже можете получить сертификат об окончании конкретного курса.

Ключевые УТП —

— Разнообразные курсы на выбор, основанные на ваших знаниях и требованиях, которые помогут вам изучить основные концепции

— Узнайте об основах искусственного интеллекта, машинного обучения, робототехники и о том, как они будут полезны в ближайшее время.

— Понимание информатики, математики, психологии, обработки естественного языка, нейробиологии, науки о данных и многих других дисциплин

— Узнайте, как манипулировать роботизированными руками, представлять 2D и 3D пространственные отношения и изучить методы обучения без учителя

— Воспользуйтесь руководством и помощью инструкторов ведущих учебных заведений, которые будут помогать вам на каждом этапе обучения

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4.5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

14. Курсы искусственного интеллекта (Udemy)

Если вы хотите получить доступ ко всем актуальным и лучшим курсам по искусственному интеллекту , то Udemy — лучший ресурс для вас. Он предлагает список многочисленных курсов по искусственному интеллекту, направленных на развитие ваших навыков и на то, чтобы вы стали экспертом в этой области. Среди этих курсов бестселлерами являются Искусственный интеллект от А до Я: научитесь создавать ИИ, глубокое обучение и компьютерное зрение от А до Я, Искусственный интеллект: обучение с подкреплением на Python и Продвинутый ИИ: обучение на Python .Пройдя эти курсы, вы не только познакомитесь с фундаментальными концепциями искусственного интеллекта, но и будете очень хорошо вооружены важными аспектами и методами искусственного интеллекта. Более того, все эти курсы доступны с 30-дневной бесплатной пробной версией, так что вы можете внимательно просмотреть каждую сессию, а затем выбрать желаемый курс .

Ключевые УТП —

— Огромный список курсов по искусственному интеллекту на выбор, каждый из которых разработан, чтобы дать вам глубокие знания как основ, так и продвинутых концепций

— Разработано и проверено опытными инструкторами по искусственному интеллекту, которые помогут вам на каждом этапе обучения

— Предлагайте несколько видеолекций, заметок, викторин и практических экзаменов, чтобы проверить свои навыки и проверить свои знания по предмету

— Изучите такие навыки, как программирование на Python, машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, TensorFlow и многое другое

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4.7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

15. Свидетельство о высшем образовании в области искусственного интеллекта (Stanford Online)

Stanford School of Engineering предлагает отличные курсы по искусственному интеллекту, машинному обучению и т. Д., И этот сертификат выпускника также ориентирован на искусственный интеллект. Регистрация в этой программе предоставит вам основы и передовые навыки в принципах и технологиях, которые подпадают под искусственный интеллект .Вы узнаете о логике, вероятностных моделях, представлении знаний и машинном обучении. Инструктор Эндрю Нг — один из лучших профессоров Стэнфорда, возглавляющий революцию в области искусственного интеллекта . Он поможет вам лично на каждом занятии, чтобы решить ваши вопросы и помочь вам лучше понять темы. После завершения этой программы магистратуры с заданными проектами вы получите сертификат об окончании.

Ключевые УТП —

— Один из лучших курсов Стэнфордской инженерной школы, направленный на предоставление отличных знаний об основных концепциях AI

.

— Направляет вас к различным предметам, относящимся к области ИИ или связанным с ней, таким как машинное обучение, глубокое обучение и т. Д.

— Получите рекомендации и поддержку от опытных инструкторов, которые долгое время преподают искусственный интеллект

— Углубленное изучение тем с помощью курсов, доступных в различных областях, таких как робототехника, обработка естественного языка и зрение.

— Учитесь в своем собственном темпе, без дедлайнов

Продолжительность: 1-2 года

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

16.Искусственный интеллект для бизнеса (Columbia Engineering Executive Education)

Этот курс сейчас недоступен

Эта программа — идеальный выбор для вас, если вы хотите научиться интегрировать искусственный интеллект в бизнес-операции. Эта программа, разработанная Columbia Engineering Executive Education, поможет вам изучить и понять, как машины могут имитировать восприятие и обучение человеческого разума и как приложения на базе искусственного интеллекта могут повысить эффективность вашего бизнеса и повысить конкурентоспособность .Эта программа подготовлена, чтобы помочь вам узнать об истории, эволюции и будущем ИИ, рецепте создания модулей машинного обучения и создать комплексное ИИ-решение для обслуживания клиентов. После завершения этой программы вы можете легко получить работу на любой из следующих должностей: директор по маркетингу, операционный директор, аналитик, бизнес-руководитель и другие.

Ключевые УТП —

— Подготовьтесь к обширной программе обучения, чтобы узнать, как создать индивидуальное приложение AI для вашей организации, изучая практические структуры, модели и отраслевые приложения.

— Разработан опытными преподавателями Колумбийского университета, которые помогут вам на протяжении всех занятий, чтобы сделать обучение более приятным.

— Получите подробный обзор искусственного интеллекта, программирования Python, создания модулей машинного обучения, систем искусственного интеллекта для обслуживания клиентов и т. Д.

— Предлагайте несколько тестов, тематических исследований и реальных примеров, которые помогут вам четко понять реализацию ИИ.

Продолжительность: 10 недель, 4-6 часов в неделю

Рейтинг: 4.5 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

17. Профессиональный сертификат в области искусственного интеллекта и машинного обучения (MIT Professional Edu.)

Если вы ищете профессиональную и надежную платформу для начала обучения искусственному интеллекту, то эта программа от MIT Professional Edu — лучший вариант для вас. Прохождение этой программы поможет вам учиться лично у опытных преподавателей Университета Массачусетского технологического института и ведущих отраслевых практиков .С помощью этой программы вы сможете изучить основные концепции и навыки, необходимые для разработки эффективных систем искусственного интеллекта, а также сможете решать задачи, которые создает искусственный интеллект на рабочем месте . Он состоит из четырех различных коротких программ, по завершении которых вы получите профессиональный сертификат, которым можно поделиться.

Ключевые УТП —

— познакомит вас с последними достижениями и техническими подходами в технологиях искусственного интеллекта, такими как обработка естественного языка, глубокое обучение и прогнозная аналитика.

— Узнайте об алгоритмических методах, которые помогут вам улучшить свои знания и навыки в области искусственного интеллекта

— Узнайте, как применять передовые отраслевые знания в области машинного обучения и искусственного интеллекта

— Получайте постоянную информацию об исследованиях преподавателей, новых программах и инициативах Массачусетского технологического института через ежедневный информационный бюллетень

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4.5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

18. Изучите искусственный интеллект у экспертов по машинному обучению в Google (Google)

Это факт, что искусственный интеллект и машинное обучение являются наиболее быстрорастущими областями в современном мире, но они могут отпугнуть новичков. Таким образом, независимо от того, являетесь ли вы полным новичком или опытным практиком машинного обучения, эта платформа предоставит вам соответствующую информацию и упражнения, которые помогут вам развить свои навыки и продвинуть свои проекты.Если вы не уверены, с чего начать, тогда начнёт с определения вашего текущего уровня опыта, типа контента, который вы ищете, и стадии разработки машинного обучения, и веб-сайт предложит вам подходящий материал.

Ключевые УТП —

— Хорошо продуманный контент, детально освещены все темы.

— Контент помогает вам работать над основными техниками с помощью примеров.

— Множество возможностей для реализации навыков, изложенных в уроках, с использованием реальных инструментов и реальных наборов данных.

— Откройте для себя коллекцию инструментов и ориентированных на проекты ресурсов.

— Классы содержат советы и методы вместе с оценками.

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Бонусных курсов

19. Искусственный интеллект от А до Я: научитесь создавать ИИ (Udemy)

Этот всеобъемлющий курс разработан, чтобы научить вас концепциям искусственного интеллекта с нуля.Хорошо то, что для этой программы не требуется никакого предварительного опыта, поэтому ее может пройти любой человек, независимо от его уровня знаний. Начните с изучения кода самоулучшающегося ИИ для различных целей, используя загружаемые шаблоны кода, доступные в материале. Изучите методы построения эффективных решений и поймите «почему» на каждом этапе, а также «как». По окончании сертификации вы сможете оптимизировать свое ИИ-решение, чтобы полностью раскрыть его потенциал.

Ключевые УТП —

— Поскольку это курс начального уровня, этот курс идеально подходит для учащихся с небольшим опытом программирования или без него.

— Охватываемые концепции включают глубокое сверточное Q-Learning, теорию искусственного интеллекта и многое другое.

— Создайте виртуальный беспилотный автомобиль и оптимизируйте его.

— Постоянная поддержка со стороны инструкторов и разъяснение сомнений.

— 113 лекций + 14 статей + полный пожизненный доступ

— Полное руководство по выполнению всей необходимой настройки и установки.

Продолжительность: 16 часов

Рейтинг: 4.4 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: «Очень занимательный, интересный и актуальный материал. Преподаватель теории просто потрясающий. Практический инструктор тоже неплохой. Спасибо, что не «преподаете» Python, а перешли сразу к делу. Единственная неприятная вещь — это код. Это очень плохо комментируется, и стандарты стиля не впечатляют.Не могу сказать, плохо ли это, потому что я переписал и прокомментировал большую часть кода; это заставило меня понять все до совершенства. Продолжайте, ребята! » -Radu Raicea

20. Расширенное руководство по ИИ: глубокое обучение с подкреплением в Python (Udemy)

Это полное руководство по освоению искусственного интеллекта с использованием глубокого обучения и нейронных сетей. Вы узнаете, как создавать различные агенты глубокого обучения, использовать передовые алгоритмы обучения с подкреплением для различных задач, понимать обучение с подкреплением с помощью сетей RBF, а также использовать сверточные нейронные сети с глубоким Q-Learning.Для регистрации будет идеально, если вы знаете основы обучения с подкреплением, MDP, динамическое программирование и / или TD Learning. Хотите углубиться в глубокое обучение, ознакомьтесь с некоторыми из лучших сертификатов по глубокому обучению.

Ключевые УТП —

–10 000+ студентов уже приняли участие в этой программе и выглядят глубоко удовлетворенными учениями.

— Тренер очень известен и популярен своими методами обучения

— Курс регулярно обновляется, чтобы участники получали самые лучшие знания по предмету

Продолжительность: 7 часов

Рейтинг: 4.7 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Review — Хорошо собран и отличный опыт обучения. Современные методы и каждая тема сопровождается примером кодирования, чтобы показать, как ее использовать. Определенно хороший способ улучшить свои навыки глубокого обучения. — Фредди Шау

21. Профессиональный сертификат IBM Data Science Professional (Coursera)

Этот сертификат состоит из серии из 9 курсов , которые помогут вам отработать набор навыков, необходимых для продолжения карьеры в области науки о данных или машинного обучения. Лекции охватывают широкий круг тем, включая визуализацию данных, анализ, библиотеки, классификацию, а также инструменты и библиотеки с открытым исходным кодом. Наряду с этим в уроках рассказывается о том, как алгоритмы и модели могут использоваться в реальных сценариях. По завершении программы у вас будет портфолио, которое можно будет продемонстрировать, чтобы окунуться в увлекательную профессию. Взгляните на некоторые из лучших курсов по науке о данных там.

Ключевые УТП —

— Получите профессиональный сертификат, а также цифровой значок от IBM в знак признания вашего мастерства.

— Раскройте идеи и тенденции, существовавшие с древних времен.

— Узнайте о полезности каждого инструмента и используйте их для работы на практических уроках.

— Сформируйте конкретную бизнес-задачу или исследовательскую задачу, соберите и проанализируйте данные, создайте модель и проанализируйте обратную связь после развертывания модели.

— Любой, кто заинтересован в развитии навыков и опыта для продолжения карьеры в этой области, может записаться в этот класс.

Продолжительность: 2 месяца, 12 часов в неделю

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

22. Курс искусственного интеллекта: обучение с подкреплением в Python (Udemy)

Тренер этой программы — специалист по данным, инженер по большим данным, а также программист полного цикла! Имея степень магистра компьютерной инженерии и специализацию в области машинного обучения, он лучше всего подходит для обучения искусственному интеллекту с использованием Python. Вы научитесь применять методы с учителем на основе градиентов для обучения с подкреплением, поймете взаимосвязь между обучением с подкреплением и психологией, а также поймете подкрепление на техническом уровне.Для посещения этого курса вам потребуется опыт работы с несколькими контролируемыми методами машинного обучения и хорошие навыки объектно-ориентированного программирования.

Ключевые УТП —

— Регулярно обновляемый курс, чтобы вы получали самую свежую информацию по предмету

— Включает 8 часов видео по запросу, доступного онлайн на всю жизнь

— Бесчисленные 5-звездочные оценки участников

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Review — «Узнал много нового о реализации алгоритмов обучения с подкреплением, курс вводит обучение с подкреплением в очень аккуратной и структурированной форме, что помогает учащемуся легко понять плюсы и минусы каждого подхода.»- Бхавеш Пармар

23. Станьте менеджером по ИИ-продуктам. Сертификация Nanodegree (Udacity)

Если вы хотите узнать, как ИИ можно использовать, чтобы стать менеджером по продукту, то эта программа наноразмеров, предлагаемая Udacity, для вас. В этой программе сначала вы познакомитесь с ИИ на предприятиях, создадите набор данных, построите модель, а затем создадите менеджера по ИИ . Помимо содержания курса, вы также получите доступ к техническому наставнику , который будет направлять вас на каждом этапе курса, чтобы помочь вам более эффективно изучать и понимать темы.Кроме того, вам будет предоставлен сертификат нано-степени после того, как вы завершите курс и завершите проекты, связанные с ним. Возможно, вам будет интересно ознакомиться со списком Best Product Management Certification Online.

Ключевые УТП —

— Учитесь у команды опытных инструкторов, которые разработали этот курс с учетом требований конечных пользователей

— Получите базовые знания в области машинного обучения и искусственного интеллекта и узнайте, как разработать бизнес-обоснование для приложения AI

— Узнайте, как создать высококачественный набор данных и как данные подходят для конкретного варианта использования

— Гибкая программа обучения, позволяющая учиться в удобном для вас темпе без каких-либо сроков

— Доступ к услугам по составлению резюме, обзору профиля LinkedIn, обзору GitHub и занятиям по подготовке к собеседованию

Продолжительность: 2 месяца, 5-10 часов в неделю

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

24. Искусственный интеллект Наностепени (Udacity)

Искусственный интеллект стал одной из самых быстрорастущих и трансформирующих технологий этой эпохи, и в ближайшем будущем у людей появится много возможностей. Поэтому, если вы хотите сделать карьеру в области искусственного интеллекта, Udacity предлагает программу школы искусственного интеллекта , которая познакомит вас с различными концепциями искусственного интеллекта и машинного обучения, такими как введение в продукты искусственного интеллекта, аннотирование наборов данных, модели обучения машинного обучения и т. Д. Введение в машинное обучение, глубокое обучение и многое другое .В этом курсе задействовано множество программ по нанотехнологиям, охватывающих различные концепции; вы можете выбрать программу, которая лучше всего соответствует вашим потребностям. Кроме того, в Udacity есть несколько бесплатных курсов, которые включают Введение в AI, Введение в ML, Безопасный и частный AI, A / B-тестирование и т. Д. Если вам интересно, у нас также есть сборник лучших курсы компьютерного зрения .

Ключевые УТП —

— Одна из лучших платформ для начала работы с бесплатными курсами AI и ML

— Получите индивидуального технического наставника, который поможет вам глубоко изучить каждую концепцию и ответит на ваши вопросы, сохраняя при этом вашу мотивацию

— Учитесь в удобном для вас темпе с гибкой программой обучения и простыми ежемесячными платежами

— Доступ к реальным проектам, разработанным отраслевыми экспертами для совершенствования ваших технических навыков

— Получите сертификат об окончании каждого пройденного курса

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4.8 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

25. Python для всех, Мичиганский университет (Coursera)

За прошедшие годы Python стал языком, который можно использовать для реализации различных идей в многочисленных областях искусственного интеллекта, таких как глубокое обучение, машинное обучение, обучение с подкреплением и т. Д. Эта специализация познакомит вас с основополагающими концепциями программирования , включая структуры данных, сетевые программные интерфейсы приложений и базы данных с использованием Python.После завершения всех основных концепций вы получите возможность поработать над финальным проектом и реализовать навыки, приобретенные на лекциях.

Ключевые УТП —

— Поскольку это курс начального уровня, этот курс идеально подходит для учащихся с небольшим опытом программирования или без него.

— Реализуйте концепции, изложенные в уроках, написав свою первую программу на Python и экспериментируя с различными методами.

— Лекции разработаны в увлекательной и интерактивной манере, что делает их увлекательными и может использоваться для решения сложных задач.

— Программа разделена на серию из 5 курсов с возрастающим уровнем сложности.

— Создание приложений для поиска и обработки данных.

— Понимание основ SQL и проектирования баз данных.

Продолжительность: 4 месяца, 11 часов в неделю

Рейтинг: 4.8 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

26. Профессиональная сертификация Microsoft в области искусственного интеллекта (edX)

Эта программа больше не поддерживается

Эта программа разработана с целью помочь вам приобрести навыки, необходимые для построения прогнозных моделей глубокого обучения для ИИ. Хотя вы можете брать уроки в любом порядке, рекомендуется следовать предлагаемому формату, чтобы вы могли развивать свои знания с помощью постепенно продвигающихся концепций.После завершения первых восьми обязательных курсов вы можете выбрать один из четырех вариантов девятого, прежде чем приступить к проекту Capstone.

Ключевые УТП —

— Научитесь использовать Python для работы с данными.

— Изучите этические практики в области искусственного интеллекта.

— Создание моделей машинного обучения и обучения с подкреплением.

— Разработка прикладных решений искусственного интеллекта и их применение.

— Программа разделена на 9 курсов вместе с советами, методами и оценками.

— Заключительный проект дает вам возможность объединить темы, затронутые в лекциях, и построить оптимальные решения.

Продолжительность: 9 курсов + заключительный проект, от 8 до 16 часов в курсе

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

27. Магистерская программа для инженеров по искусственному интеллекту (Simplilearn)

Simplilearn предлагает множество курсов и программ для всех типов людей.Этот инженер по искусственному интеллекту является магистерской программой, разработанной экспертами IBM, чтобы вооружить вас навыками, необходимыми для успешной карьеры в области искусственного интеллекта . Это учебная программа, что означает, что вы не только будете учиться и учиться, но и пройдете обучение у инструкторов, чтобы лучше понять концепции ИИ. Во время этой учебной программы вы будете охватывать такие темы, как глубокое обучение, машинное обучение и языки программирования, которые необходимы для преуспевания в искусственном интеллекте. По окончании программы вы получите признанный в отрасли сертификат как от IBM, так и от Simplilearn .

Ключевые УТП —

— Одна из обширных магистерских программ в области искусственного интеллекта, доступных в Интернете, которая предоставит вам полезное обучение.

— Доступ к облачным платформам IBM, компрометирующий IBM Watson и другое программное обеспечение для круглосуточной практики

— Получите глубокие знания о таких концепциях искусственного интеллекта, как Data Science, Python Programming и Machine Learning

— Узнайте, как использовать библиотеки Python, такие как SciPy, Scikit, NumPy и другие важные методы машинного обучения.

— Дайте своей карьере новое направление после получения сертификата, подтверждающего ваши навыки как эксперта в области искусственного интеллекта

Продолжительность: самостоятельно

Рейтинг: 4.3 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

28. Искусственный интеллект для начинающих — бесплатный курс (LinkedIn Learning)

Этот тренинг познакомит вас с важнейшими концепциями искусственного интеллекта. Начните с понимания разницы между сильным и слабым ИИ, прежде чем переходить к некоторым из наиболее важных тем. Инструктор покажет вам различные подходы к ИИ, включая различные подтемы, такие как глубокое обучение и машинное обучение, и их практическое значение. Кроме того, есть лекции, в которых рассказывается, как интегрировать ИИ с такими технологиями, как большие данные. По окончании обучения вы овладеете различными навыками и методами, необходимыми для решения задач искусственного интеллекта.

Ключевые УТП —

— Хорошо продуманный контент, детально освещены все темы.

— Инструктор помогает вам работать с основными функциями с помощью примеров.

— Множество возможностей для реализации навыков, описанных в уроках, и подробных инструкций о том, как работать с файлами упражнений.

— Вы можете просматривать уроки как в режиме онлайн, так и в автономном режиме с помощью параметра «Просмотр в автономном режиме».

— Обучение разделено на советы и методы, а также оценки, и программой можно воспользоваться бесплатно.

— Этот тренинг посещают студенты, разработчики программного обеспечения, менеджеры проектов, научные сотрудники и многие другие.

— Содержимое файлов с видео-упражнениями и другими учебными материалами можно получить бесплатно в течение первого месяца регистрации на платформе.

Продолжительность: 1 час 27 минут

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

29. Глубокое обучение от IBM (edX)

В рамках этой программы профессионального сертификата вы научитесь и преуспеете в навыках глубокого обучения с помощью серии практических заданий и проектов.Курс, доступный на известной обучающей платформе edX, станет кульминационным проектом глубокого обучения, который поможет вам продемонстрировать свои прикладные навыки потенциальным работодателям. Среди прочего, вы изучите фундаментальные концепции глубокого обучения, включая различные нейронные сети для обучения как с учителем, так и без него. Вы также узнаете, как создавать и развертывать различные типы глубинных архитектур, включая сверточные сети, рекуррентные сети, а также автоэнкодеры.Тренерами этой программы являются Джозеф Сантарканджело, доктор философии, специалист по данным IBM; Алекс Аклсон, доктор философии, специалист по анализу данных в IBM и Саид Агабозорги, доктор философии, старший научный сотрудник IBM.

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

30. Сертификация по машинному обучению, выданная Вашингтонским университетом (Coursera)

Подготовку подготовили ведущие исследователи Вашингтонского университета.Узнайте все о прогнозировании, классификации, кластеризации и других ключевых областях. Его создали и преподают Эмили Фокс, профессор машинного обучения Amazon, и Карлос Гестрин, профессор машинного обучения Amazon. Это промежуточная специализация, и в идеале вы должны иметь предварительные знания перед регистрацией.

Ключевые УТП —

— Идеальная специализация для повышения уровня в игре с машинным обучением

— Курс аккредитован в Вашингтонском университете

— Оба учителя являются профессорами Amazon

— Сертификат, выдаваемый после завершения курса

Срок действия: 5 месяцев

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Review — Отличный курс, очень признателен за вашу тяжелую работу по созданию легкого для понимания курса, очень хороших слайдов и представления информации и объяснений шаг за шагом…. о, а также люблю химию на экране между вами и стиль общения со студентами. Это был приятный курс. Пожалуйста, продолжайте в том же духе.

31.Сертификация искусственного интеллекта: узнайте, как создать искусственный интеллект (Udemy)

Этот курс, который посетили , почти 50 000 студентов. на данный момент сочетает в себе возможности науки о данных, машинного обучения и глубокого обучения, чтобы помочь вам создать мощный искусственный интеллект для реальных приложений . Созданные Хаделином де Понтевесом и Кириллом Еременко , они вместе обучили более 500 000 студентов! Вы узнаете, как создать ИИ, создать виртуальный беспилотный автомобиль, создать ИИ, чтобы побеждать в играх, а также демистифицировать модели ИИ Q-Learning, Deep Q-Learning и Deep Convolutional Q-Learning.Все, что вам нужно знать, чтобы зарегистрироваться, — это математика средней школы.

Ключевые УТП —

— С помощью этой программы вы можете изучать ИИ без предварительного опыта программирования.

— Курс включает 17 часов онлайн-видео по запросу, 15 статей и 7 дополнительных ресурсов.

— Тренеры имеют совокупный опыт обучения 500 000+ студентов

— Изучите аспекты науки о данных, машинного обучения и глубокого обучения за один курс

Продолжительность: 17 часов

Рейтинг: 4.3 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Review — это необычный курс, и это именно то, что я искал, поскольку инструкторы не только подробно объясняют глубокое Q-Learning, их модель самоуправляемого автомобиля и то, как им понравилось, когда они узнали. я смеялся, и часть уровня ИИ, играющего в Doom, была фантастической. — JR Адамс

32. Курс искусственного интеллекта с Python (Udemy)

Одним из лучших онлайн-инструкторов по машинному обучению, наукам о данных и искусственному интеллекту является Фрэнк Кейн.В этом руководстве он расскажет вам о нейронных сетях, искусственном интеллекте и методах машинного обучения. Поработав в Amazon и IMDb, Фрэнк со временем накопил довольно богатый опыт, и он готов поделиться всем этим в этой программе. Посредством 80 лекций, включающих множество примеров кода Python, он научит вас делать прогнозы с использованием линейной регрессии, полиномиальной регрессии и многомерной регрессии. Он также поможет вам разобраться в сложных многоуровневых моделях; создайте классификатор спама и научите вас многому другому.

Ключевые УТП —

— На данный момент тренер обучил более 100 000 студентов

— Тренер имеет большой опыт работы в отрасли

— Вы получите 12 часов онлайн-лекций по запросу с полным пожизненным доступом

— Включает занятия по науке о данных, машинному обучению и глубокому обучению

Продолжительность: 12 часов

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете зарегистрироваться здесь

Отзыв: хороший темп, прогрессивный и подробный курс.Это действительно заставляет меня чувствовать, что я чему-то научился и могу это использовать. Кроме того, он дает несколько советов, которые можно использовать повторно в моих приложениях. — Фернан да Фонсека

Итак, это был наш взгляд на то, что мы сочли лучшими курсами, обучением, учебными пособиями и сертификатами по искусственному интеллекту. Надеюсь, они помогли вам найти то, что вы искали. Желаю вам всего наилучшего, желаю учиться, расти и зарабатывать больше! С уважением, Team Digital Defynd

10 лучших сертификационных курсов по искусственному интеллекту 2021

Искусственный интеллект (ИИ) — это искусство будущего.По оценкам, к 2030 году рынок ИИ внесет в мировую экономику более 15 триллионов долларов. В области искусственного интеллекта существует огромная нехватка навыков, поэтому, если вы входите в рабочую силу, получение навыков в области ИИ может гарантировать многообещающую перспективную карьеру. Для тех, кто уже работает, переподготовка и повышение квалификации с использованием ориентированных на будущее профессиональных навыков, таких как искусственный интеллект, сейчас более актуальны, чем когда-либо.

Мы видим искусственный интеллект во множестве приложений в разных отраслях.Будь то здравоохранение, финансы, мобильная связь, автомобиль, устройства для умного дома, услуги по рекомендации музыки и фильмов, розничная торговля, наблюдение за безопасностью, обнаружение мошенничества, игры с виртуальными игроками, приложения для социальных сетей — возможности безграничны. Практически каждый бизнес пытается внедрить ИИ в свои процессы и продукты. Таким образом, изучение ИИ может открыть мир возможностей для всех. Сочетание искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения может проложить путь к большим карьерным перспективам.

Изучение искусственного интеллекта (хотя и не очень простое) теперь стало очень доступным, благодаря множеству курсов и тренингов, доступных в Интернете. Их преподают лучшие преподаватели, исследователи и эксперты в области ИИ, и часто они стоят намного дешевле, чем обычный курс колледжа. Некоторые из этих классов очень обширны и включают учебную программу эквивалентного диплома колледжа. Некоторые из них даже доступны бесплатно и идеально подходят для знакомства с миром искусственного интеллекта.

Чтобы помочь вам сделать правильный выбор, мы составили этот список лучших курсов, классов, сертификатов, обучающих программ и руководств по искусственному интеллекту, доступных в Интернете, которые вы можете использовать, чтобы получить хорошие знания в области искусственного интеллекта.

Этот Стэнфордский курс машинного обучения был создан Эндрю Нг, самым известным экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения, соучредителем Coursera, ведущим основателем исследовательского подразделения Google по глубокому обучению Google Brain, бывшим руководителем отдела искусственного интеллекта в Baidu, а в настоящее время генеральным директором Landing AI. О популярности этого курса машинного обучения можно судить по тому факту, что около 3,5 миллионов студентов и профессионалов уже прошли этот курс, и 93% из них дали ему 5-звездочную оценку. Несомненно, эксперты по ИИ часто называют этот курс самым важным ресурсом для всех, кто хочет изучить ИИ и машинное обучение.

Этот курс знакомит учащихся с основными идеями машинного обучения, сбора данных и статистического распознавания образов. Это дает им хорошее знание основ математики, статистики и информатики, которые составляют основу автоматизированных обучающих машин. Материал курса очень обширен: около 55 часов на протяжении 11 недель. Он охватывает следующие темы:

  • Обзор линейной алгебры
  • Линейная регрессия с одной и несколькими переменными
  • Логистическая регрессия и ее применение к мультиклассовой классификации
  • Обучение с учителем
  • Регуляризация для предотвращения переобучения моделей машинного обучения обучающим данным
  • Машины опорных векторов
  • Нейронные сети
  • Алгоритм обратного распространения ошибки для нейронных сетей
  • Обучение без учителя
  • Уменьшение размерности
  • Обнаружение аномалий
  • Рекомендательные алгоритмы
  • Глубокое обучение
  • Применение алгоритмов машинного обучения с большими наборами данных
  • Производительность системы машинного обучения с несколькими частями
  • Лучшие практики применения машинного обучения

Для заданий по программированию в курсе используется язык программирования с открытым исходным кодом Octave, который представляет собой простой способ изучить основы машинного обучения.В курс включен учебник для Octave / MATLAB.

В курс включены многочисленные тематические исследования и приложения, чтобы помочь учащимся получить практическую практику. Они могут применять алгоритмы обучения для создания умных роботов (восприятие, управление), понимания текста (веб-поиск, защита от спама), компьютерного зрения, медицинской информатики, аудио, интеллектуального анализа баз данных и других областях.

Ключевые особенности

  • Наивысший рейтинг среди лучших бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и искусственному интеллекту
  • Отлично подходит для новичков в области искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Узнайте о наиболее эффективных методах машинного обучения и попрактикуйтесь в их применении
  • Узнайте о лучших практиках Кремниевой долины в области машинного обучения и инноваций в области искусственного интеллекта
  • Получите практические знания, необходимые для быстрого и эффективного применения методов машинного обучения к новым жизненным ситуациям и проблемам
  • Изучите курс бесплатно; возможность получить платный сертификат за демонстрацию вашего обучения навыкам искусственного интеллекта и машинного обучения

Продолжительность: 11 недель, 5-6 часов в неделю
Оценка: 4.9
Зарегистрируйтесь здесь

Часть ИИ, которая быстро развивается и стимулирует множество разработок и преобразований, за которые ИИ рекламируется, — это глубокое обучение. Эта специализация Coursera Deep Learning, созданная и преподаваемая Эндрю Нг, представляет собой серию более продвинутых курсов для тех, кто хочет узнать об искусственном интеллекте и глубоком обучении, а также о том, как применять его для решения проблем и построения карьеры в области искусственного интеллекта. Поскольку это программа не начального уровня, ожидается, что учащиеся будут обладать навыками программирования и математики на Python, а также некоторыми знаниями и опытом в области машинного обучения.Эта специализация фактически упоминается как следующее логическое продолжение курса Эндрю Нг по машинному обучению на Coursera.

Это специализация из пяти курсов, где студенты изучают важные технические навыки и инструменты глубокого обучения. Эти курсы охватывают следующие темы:

  • Основы нейронных сетей
  • Как построить глубокие нейронные сети и обучить их на данных
  • Практические аспекты глубокого обучения, такие как настройка гиперпараметров, регуляризации и оптимизация
  • Структура проектов машинного обучения
  • Как настроить наборы для обучения / разработки / тестирования
  • Сквозное глубокое обучение и когда его следует использовать
  • Создание сверточных нейронных сетей и применение к данным изображения
  • Модели последовательностей и их применение к задачам обработки естественного языка

Наряду с этим, курсы охватывают различные практические примеры из области здравоохранения, автономного вождения, чтения на языке жестов, создания музыки и обработки естественного языка.Студенты приступают к работе над множеством интересных проектов, от создания системы распознавания лиц до создания простой системы перевода и многого другого. Кроме того, проводятся интервью и обсуждения с ведущими лидерами и пионерами в этой области, которые дают студентам советы по выбору карьеры, вдохновляют и помогают им понять ситуации, с которыми они могут столкнуться в реальном мире.

Ключевые особенности

  • Освойте теорию искусственного интеллекта и глубокого обучения и посмотрите, как это применяется в промышленности
  • Практика в Python и TensorFlow
  • Знакомство с лучшими отраслевыми практиками создания приложений для глубокого обучения
  • Получите совет от экспертов и лидеров в области глубокого обучения
  • Уметь реализовать нейронную сеть в TensorFlow
  • Узнайте, как диагностировать ошибки в системе машинного обучения и определить приоритеты для уменьшения количества ошибок
  • Понимание того, как создавать и обучать рекуррентные нейронные сети (RNN) и часто используемые варианты, такие как GRU и LSTM

Продолжительность: 4 месяца, 5 часов в неделю
Оценка: 4.8
Зарегистрируйтесь здесь

Эта программа профессионального сертификата в области искусственного интеллекта была создана IBM, мировым лидером в области технологий и одним из пионеров в области инноваций в области искусственного интеллекта. Он предназначен для тех, кто хочет научиться работать в качестве разработчиков ИИ. Он дает четкое представление об ИИ, его приложениях и сценариях использования. Он знакомит учащихся с такими концепциями и инструментами, как машинное обучение, наука о данных, обработка естественного языка, классификация изображений, обработка изображений, службы IBM Watson AI, OpenCV и API.Студенты также учатся использовать готовые интеллектуальные возможности ИИ без необходимости создавать модели ИИ и серверные части с нуля.

Это сертификация AI для начинающих, состоящая из 6 курсов, которую могут пройти учащиеся как с техническим, так и с нетехническим образованием. Первые три курса программы также составляют полную специализацию «Основы искусственного интеллекта для всех». Эти курсы не требуют каких-либо знаний в области программирования и не имеют предварительных условий. Их:

  1. Введение в искусственный интеллект (AI) — это очень популярный курс, входящий в состав нескольких специализаций.Он знакомит с основами ИИ и знакомит с тем, как ИИ можно использовать в различных отраслях. Его может принять каждый, будь то разработчики, менеджеры, руководители или студенты.
  2. Начало работы с искусственным интеллектом с использованием IBM Watson — этот курс знакомит учащихся с различными службами и API IBM Watson, а также с тем, для чего их можно использовать.
  3. Создание чат-ботов на базе ИИ без программирования — В этом курсе рассказывается, как планировать, внедрять, тестировать и развертывать чат-ботов на базе ИИ на веб-сайте.
  4. Последние два курса требуют некоторых знаний Python для создания и развертывания приложений ИИ. Вводный курс Python включен в программу для учащихся, не имеющих опыта программирования. Итак, оставшиеся 3 курса в программе следующие:

  5. Python для науки о данных и AI — этот курс охватывает основы Python, включая структуры данных и анализ данных, с полными практическими упражнениями.
  6. Создание приложений искусственного интеллекта с помощью Watson API — В этом курсе учащиеся совместно используют несколько служб Watson AI и API для создания интеллектуальных и интерактивных приложений.
  7. Введение в компьютерное зрение с помощью Watson и OpenCV — в этом курсе учащиеся разбираются в компьютерном зрении и его приложениях, а также создают и обучают настраиваемые классификаторы изображений с помощью Watson, Python и OpenCV.

Учебный план этой программы очень обширен и включает ряд практических учебных проектов, в том числе создание собственного чат-бота с ИИ; построение, обучение и тестирование пользовательских классификаторов изображений; создание веб-приложения для компьютерного зрения и его развертывание в облаке.

Ключевые особенности

  • Получите навыки для создания приложений на базе искусственного интеллекта
  • Практикуйте основы Python и поймите, как применять концепции программирования Python для науки о данных и искусственного интеллекта
  • Научитесь использовать сервисы IBM Watson AI и API для проектирования, создания и развертывания приложений на базе искусственного интеллекта в Интернете с минимальным написанием кода
  • Узнайте, как работает технология чат-бота на базе искусственного интеллекта и ее приложения
  • Научитесь создавать и развертывать виртуальных помощников с поддержкой речи с интеллектуальными функциями домена в Facebook и т. Д.
  • Объясните, что такое компьютерное зрение и его приложения
  • Особенно выгодно для тех, кто хочет стать строителем и разработчиком решений искусственного интеллекта
  • Получите цифровой значок от IBM за знание прикладного искусственного интеллекта в дополнение к профессиональному сертификату Coursera

Продолжительность: 3-6 месяцев, 2-4 часа в неделю
Рейтинг: 4.6
Зарегистрируйтесь здесь

Это еще один популярный сертификационный курс по искусственному интеллекту от IBM.Он был разработан для передачи навыков и инструментов, необходимых для начала карьеры в качестве инженера AI или ML. Он подходит для существующих профессионалов, таких как разработчики искусственного интеллекта и специалисты по обработке данных, которые хотят повысить уровень навыков машинного обучения и глубокого обучения, а также студентов, желающих попасть на рынок труда с востребованными навыками искусственного интеллекта и машинного обучения.

Программа состоит из шести курсов для самостоятельного изучения, которые дают учащимся полное представление о концепциях машинного обучения и глубокого обучения и о том, как их применять в реальных проектах.Он охватывает следующие темы:

  • Развивайте базовые навыки машинного обучения и внедряйте модели машинного обучения с учителем и без учителя с помощью библиотек Python, таких как SciPy и ScikitLearn
  • Масштабирование машинного обучения для больших данных с помощью Apache Spark
  • Введение в глубокое обучение и нейронные сети
  • Обсуждение автокодировщиков, ограниченных машин Больцмана, сверточных сетей, рекурсивных нейронных сетей и рекуррентных сетей
  • Построение моделей и сетей глубокого обучения с использованием библиотеки Keras
  • Использование библиотеки PyTorch для обучения и построения глубоких нейронных сетей
  • Работа с Tensorflow для разработки, настройки и развертывания моделей глубокого обучения
  • Capstone Project для применения навыков глубокого обучения и демонстрации способности решать проблемы реального мира

Эта программа сертификации IBM AI использует очень практичный и практический подход к AI Engineering.Все курсы включают практические лабораторные работы и проекты, включая примеры использования и реальные приложения ИИ.

Это программа среднего уровня, требующая предварительных знаний и опыта в определенных областях, таких как математика на уровне средней школы, программирование на Python и использование блокнотов Jupyter. В дополнение к этому очень полезны знания SQL, статистического анализа и некоторой линейной алгебры. Учащимся, не имеющим фундаментальных навыков в области науки о данных или искусственного интеллекта, IBM рекомендует сначала пройти профессиональный сертификат IBM Applied AI или курс профессионального сертификата IBM Data Science, прежде чем начинать эту программу.

Ключевые особенности

  • Учебная программа, разработанная группой ведущих экспертов IBM в данной области
  • Понимание алгоритмов машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размеров
  • Развертывание алгоритмов и конвейеров машинного обучения на Apache Spark
  • Объясните основные концепции TensorFlow, такие как основные функции, операции и конвейеры выполнения
  • Определите, какой метод глубокого обучения использовать в той или иной ситуации, и создайте модель глубокого обучения для решения реальной проблемы
  • Уметь создавать, обучать и развертывать различные типы глубоких архитектур
  • Продемонстрировать способность представлять и сообщать о результатах проектов глубокого обучения
  • Возможность бесплатного аудита всех курсов; подтвержденный сертификат и значок IBM можно получить за небольшую ежемесячную плату

Продолжительность: 3-4 месяца, 12 часов в неделю
Оценка: 4.4
Зарегистрируйтесь здесь

Эта программа сертификации искусственного интеллекта предлагается Колумбийским университетом через платформу edX. Это очень строгая профессиональная программа для выпускников, которая составляет 25% курсовой работы для получения степени магистра компьютерных наук в Колумбии.

Программа состоит из серии из 4 курсов, которые служат основой опыта в области искусственного интеллекта и машинного обучения и двух его ключевых приложений — робототехники и компьютерной анимации.Вот эти курсы:

  1. Искусственный интеллект — этот курс знакомит с основами искусственного интеллекта и их применением. Он учит, как создавать интеллектуальных агентов или ботов, которые извлекают данные в Интернете, используя определенные критерии или ключевые слова.
  2. Машинное обучение — В этом курсе изучаются основы машинного обучения и алгоритмов, включая методы контролируемого обучения для регрессии и классификации, методы неконтролируемого обучения для моделирования и анализа данных, вероятностное и не вероятностное моделирование и алгоритмы оптимизации и вывода.
  3. Робототехника — Этот курс охватывает основы робототехники с упором как на разум, так и на тело. Он учит основным методам представления роботов, которые выполняют реальные задачи в реальном мире.
  4. Анимация и CGI Motion — В этом курсе рассматриваются основные правила движений и способы их преобразования в компьютерные программы.

Помимо видеолекций, программа включает в себя викторины, задания по программированию, рецензируемые задания и форумы сообщества.В курсах одинаковое внимание уделяется теории и практике, поэтому по курсам разбросаны многочисленные упражнения и проекты. Учащиеся могут создать базовый поисковый агент, игры с искусственным интеллектом и модели линейной регрессии.

Программа предполагает базовое понимание статистики, алгебры на уровне колледжа, исчисления и знание языка программирования Python.

Вся программа доступна бесплатно в Интернете с возможностью оплаты сертификации. Учащиеся, подписавшиеся на платные сертификаты и успешно завершившие все курсы, получают сертификат программы MicroMasters от Колумбийского университета.

Ключевые особенности

  • Получите четкое представление об основных принципах AI
  • Учитесь у экспертов в этой области, которые преподают в Колумбийском университете
  • Применяйте концепции машинного обучения к реальным задачам и приложениям
  • Разработка и использование возможностей нейронных сетей
  • Научитесь разрабатывать интеллектуальных агентов, используемых в качестве служб поиска новостей, для покупок в Интернете и автоматизированных задач.
  • Изучите приложения ИИ в области робототехники, машинного зрения и физического моделирования
  • Упражнения и задания, которые помогают понять проблемы реального мира и придумать подходящие решения искусственного интеллекта

Продолжительность: 10-12 месяцев, 8-10 часов в неделю
Оценка: 4.6
Зарегистрируйтесь здесь

Udacity предлагает несколько программ Nanodegree в своей Школе искусственного интеллекта. Nanodegrees — это очень обширные программы, включающие более обширный курс обучения, обычно представляемый в партнерстве с ведущими компаниями или университетами. Для тех, кто хочет сделать карьеру в области ИИ, есть несколько отличных, мощных, ориентированных на карьеру программ, которые могут быть очень полезны для продвижения в области ИИ, тратя всего 8-10 часов в неделю.Есть выбор для каждого уровня знаний и опыта, от полных программ, ориентированных на новичков, до программ, предназначенных для более продвинутых учеников.

Некоторые из лучших учебных программ Udacity AI включают:

  • AI Product Manager — Охватывает продукты AI, создание высококачественных наборов данных, обучение моделей машинного обучения, измерение воздействия после развертывания и обновление моделей, а также масштабирование ваших продуктов AI.
  • Введение в машинное обучение с TensorFlow — охватывает базовые алгоритмы машинного обучения, контролируемые модели, глубокое и неконтролируемое обучение, проектирование нейронных сетей и обучение в TensorFlow.
  • Программирование искусственного интеллекта с помощью Python — охватывает основные основы искусственного интеллекта: инструменты программирования (Python, NumPy, PyTorch, Anaconda, pandas и Matplotlib), математику (исчисление и линейную алгебру) и ключевые методы нейронных сетей ( градиентный спуск и обратное распространение).
  • Искусственный интеллект для торговли — охватывает основы количественного анализа, включая обработку данных, генерацию торговых сигналов и управление портфелем. Также обучает разработке торговых стратегий и построению многофакторной модели с оптимизацией.
  • Компьютерное зрение — Охватывает методы компьютерного зрения и глубокого обучения — от базовой обработки изображений до создания и настройки сверточных нейронных сетей, рекуррентных нейронных сетей (RNN), одновременной локализации и сопоставления (SLAM), отслеживания объектов, классификации изображений
  • Обработка естественного языка — Охватывает машинное обучение, распознавание речи, анализ тональности, машинный перевод, часть тегов речи
  • Deep Reinforcement Learning — охватывает обучение с подкреплением, нейронные сети, PyTorch, Deep Q-Networks (DQN), Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG)
  • Искусственный интеллект — Охватывает алгоритмы AI, алгоритмы поиска, оптимизацию, планирование, распознавание образов
  • Инженер по машинному обучению — Охватывает машинное обучение, контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, глубокое обучение
  • Глубокое обучение — Охватывает глубокое обучение, нейронные сети, ноутбуки Jupyter, CNN, GAN
  • AI для бизнес-лидеров — Охватывает искусственный интеллект, машинное обучение, бизнес-стратегию, маркировку данных, моделирование данных

Программы Nanodegree в Школе искусственного интеллекта Udacity организованы по следующим четырем основным ролям или карьерным путям:

  1. Инженер по машинному обучению — Udacity рекомендует завершить следующие программы Nanodegree в указанном порядке, чтобы начать карьеру в машинном обучении — Введение в машинное обучение с TensorFlow, Введение в машинное обучение с PyTorch, Программирование AI с Python, инженер по машинному обучению.
  2. Инженер по глубокому обучению — Для работы в качестве инженера по глубокому обучению предлагаются следующие программы Nanodegree — Программирование ИИ с Python, Инженер по машинному обучению, Глубокое обучение.
  3. Специалист по искусственному интеллекту — Рекомендуемые программы для этого карьерного роста: компьютерное зрение, обработка естественного языка, глубокое обучение с подкреплением и искусственный интеллект
  4. Количественный аналитик — Этот карьерный путь включает в себя развитие навыков программирования и линейной алгебры, затем обучение анализу реальных данных и построение финансовых моделей для торговли.Рекомендуемые программы — Программирование AI с Python и искусственный интеллект для торговли.

Ключевые особенности

  • Учебная программа разработана и представлена ​​отраслевыми экспертами
  • Получите практический опыт, применив свои навыки в упражнениях и проектах по программированию
  • Получите индивидуальную техническую поддержку
  • Персональный карьерный тренер также доступен для профориентации
  • Полная гибкость в отношении сроков и графика

Продолжительность: Самостоятельный
Рейтинг: 4.6
Зарегистрируйтесь здесь

Этот курс искусственного интеллекта от Эндрю Нг в основном не является техническим и предназначен для тех, кому не нужно углубленно изучать технические аспекты ИИ, но кто хочет узнать, как лучше использовать ИИ в своих организациях или развернуть инициативы в области ИИ. или работать с командой AI. Это также отличный курс для инженеров, программистов и людей с техническим образованием, чтобы изучить бизнес-аспекты ИИ. Это очень познавательная и подробная информация для начинающих, которые ничего не знают об искусственном интеллекте.

Этот курс ИИ начинается со всестороннего обзора того, что такое искусственный интеллект, и, наконец, продолжается обсуждением всего рабочего процесса проектов ИИ и того, как разработать стратегию ИИ для вашего бизнеса. Он охватывает следующие темы:

  • Значение общей терминологии ИИ, включая машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и науку о данных
  • Реалистичный взгляд на ИИ и на то, что он может и чего нельзя делать, на примерах
  • Как определить возможности применения ИИ для решения задач и проблем в вашей организации
  • Рабочий процесс проектов машинного обучения и науки о данных
  • Как создать ИИ в вашей компании
  • Этические и социальные проблемы и обсуждения AI

Это 6-часовой курс, который Эндрю разработал с учетом бизнес-приложений, что делает его уникальным и неповторимым.Плюс тот факт, что его преподает сам Эндрю, пионер и влиятельный человек в области искусственного интеллекта, делает этот курс очень популярным. Этот курс предназначен не только для инженеров и ученых, любой, кто видит ценность в искусственном интеллекте и интересуется этим предметом, должен пройти этот курс.

Ключевые особенности

  • Онлайн-курс Coursera по искусственному интеллекту с высшим рейтингом
  • Разберитесь в значениях различных концепций искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Узнайте, как лучше работать с командой ИИ в вашей организации
  • Узнайте, как выбрать проект AI
  • Ознакомьтесь с техническими инструментами, используемыми командами ИИ
  • Примеры из практики создания продукта и стратегии ИИ
  • Без предварительных условий, может быть сдан кем угодно с любым уровнем опыта

Продолжительность: 4 недели, 2 часа в неделю
Оценка: 4.8
Зарегистрируйтесь здесь

TensorFlow — это популярная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения и, вероятно, лучший инструмент, который вы можете использовать для реализации алгоритмов и принципов машинного обучения и глубокого обучения. Этот курс TensorFlow, предлагаемый на Coursera, является частью TensorFlow in Practice Specialization от deeplearning.ai.

Этот курс подходит для разработчиков программного обеспечения, которые имеют некоторый опыт программирования на Python и некоторые знания в области машинного обучения и глубокого обучения, а также хотят создавать масштабируемые алгоритмы на базе искусственного интеллекта в TensorFlow.В нем рассказывается, как использовать TensorFlow для реализации принципов машинного обучения и глубокого обучения, чтобы учащиеся могли начать создавать и применять масштабируемые модели к реальным проблемам.

Курс состоит из 4 еженедельных модулей, которые позволяют учащимся от базового уровня до овладения TensorFlow. Они охватывают следующие темы:

  • Введение в машинное обучение и глубокое обучение
  • Введение в компьютерное зрение
  • Кодирование нейронной сети компьютерного зрения
  • Введение в сверточные нейронные сети и пулы
  • Реализация сверточных слоев и слоев пула
  • Общие сведения о ImageGenerator
  • Как работать со сложными изображениями реального мира

На протяжении всего курса есть множество примеров программирования и заданий по программированию.К концу курса слушатели могут получить практические навыки, позволяющие предлагать масштабируемые решения реальных задач искусственного интеллекта.

Курс ведет Лоуренс Морони, сторонник искусственного интеллекта в Google. Он является автором более 30 книг по программированию и нескольких научно-фантастических романов.

Ключевые особенности

  • Научитесь применять навыки TensorFlow для решения широкого круга задач и проектов
  • Изучите передовой опыт использования TensorFlow
  • Создайте базовую нейронную сеть в TensorFlow
  • Узнайте, как использовать свертки для улучшения нейронной сети
  • Обучение нейронной сети для приложения компьютерного зрения

Продолжительность: 4 недели, 6-9 часов в неделю
Оценка: 4.7
Зарегистрируйтесь здесь

Путь изучения искусственного интеллекта часто перегружен сложными математическими и техническими темами. Этот курс Udemy AI от Кирилла Еременко и Хаделина де Понтевеса пытается сломать эту тенденцию, предлагая интуитивно понятный и захватывающий подход, который направляет учащихся в изучение мира AI. Он учит, как объединить возможности науки о данных, машинного обучения и глубокого обучения для создания мощного ИИ для приложений реального мира.

Курс основан на теории, что игры — это простейшая тестовая среда для ИИ, и когда алгоритм может превзойти игру, это доказывает, что те же принципы могут быть применены к реальным задачам.Поэтому в курсе используется смоделированная среда ИИ, OpenAI Gym (проект, поддерживаемый такими предпринимателями, как Илон Маск и Питер Тиль), чтобы научиться создавать искусственный интеллект, который превосходит людей в таких играх, как Doom и Breakout.

Курс разделен на 3 модуля, каждый из которых посвящен уникальному процессу создания ИИ разной сложности, структуры и назначения:

  • Модуль 1 — Создайте ИИ, чтобы победить в игре Breakout
  • Модуль 2 — Создание более сложного ИИ для прохождения уровня в Doom
  • Модуль 3. Создание ИИ для беспилотных автомобилей

Это полностью практический курс, который знакомит учащихся с практическими шагами, необходимыми для того, чтобы научиться программировать самосовершенствующийся ИИ для различных целей.Каждое руководство начинается с пустой страницы, и инструкторы пишут код с нуля. Таким образом, учащиеся смогут лучше понять и понять, как именно сводится код и что означает каждая строка. Предыдущий опыт программирования с использованием Python не требуется.

Курс также охватывает Q-обучение, которое представляет собой форму машинного обучения, основанного на обучении с подкреплением, и которое используется во многих передовых приложениях.

Ключевые особенности

  • Курс для начинающих, чтобы изучить основы искусственного интеллекта, как теории, так и его практических приложений
  • Получите навыки создания искусственного интеллекта, адаптируемого к любым условиям реальной жизни
  • Освойте новейшие модели искусственного интеллекта
  • Сделайте виртуальный самоуправляемый автомобиль
  • Создайте ИИ, чтобы побеждать в играх
  • Изучите Q-Learning, Deep Q-Learning и Deep Convolutional Q-Learning
  • Узнайте, как объединить AI с OpenAI Gym, чтобы учиться максимально эффективно
  • Поддержка в процессе обучения от опытной группы профессиональных специалистов по анализу данных
  • Получите загружаемые шаблоны кода Python для каждого искусственного интеллекта, созданного вами в курсе
  • Контент, ориентированный на развитие у учащихся интуиции в программировании ИИ, что приводит к лучшим результатам обучения

Продолжительность: 16.5 часов видео по запросу
Рейтинг: 4.3
Зарегистрируйтесь здесь

Обучение с подкреплением — это совершенно другая парадигма в искусственном интеллекте и машинном обучении. Это дало нам удивительное понимание как поведенческой психологии, так и нейробиологии, и это самое близкое, что у нас есть до настоящего времени, к истинному общему искусственному интеллекту. Этот курс — один из лучших курсов искусственного интеллекта по обучению с подкреплением. Он дает учащимся основы обучения с подкреплением на основе искусственного интеллекта, уделяя особое внимание биржевой торговле и онлайн-рекламе.Он дает представление о методах искусственного интеллекта, которые невозможно увидеть в традиционном машинном обучении с учителем, машинном обучении без учителя или даже в глубоком обучении.

Этот курс лучше всего подходит для тех, кто уже имеет базовые знания теоретических и технических аспектов ИИ и хочет досконально изучить обучение с подкреплением. Поскольку он преподает концепции продвинутого уровня, ожидается, что студенты будут знать исчисление, вероятность, объектно-ориентированное программирование, кодирование Python, кодирование Numpy, линейную регрессию, градиентный спуск и т. Д.

В этом классе ИИ учащиеся понимают обучение с подкреплением на техническом уровне. Содержание курса охватывает следующие темы:

  • Проблема многорукого бандита и дилемма исследования-использования
  • Способы вычисления средних и скользящих средних и их связь со стохастическим градиентным спуском
  • Марковские процессы принятия решений (MDP)
  • Динамическое программирование
  • Монте-Карло
  • Обучение временной разнице (TD) (Q-Learning и SARSA)
  • Методы приближения (т.е. как подключить глубокую нейронную сеть или другую дифференцируемую модель в свой алгоритм RL)

Существует также проект, в котором учащиеся могут применять Q-обучение для создания бота для торговли акциями, а другой — о создании ИИ для игры в крестики-нолики.

Ключевые особенности

  • Лучший онлайн-курс по искусственному интеллекту для тех, кто хочет получить знания об обучении с подкреплением искусственного интеллекта на основе Python
  • Понять взаимосвязь между обучением с подкреплением и психологией
  • Применение методов контролируемого машинного обучения на основе градиентов для обучения с подкреплением
  • Реализовать 17 различных алгоритмов обучения с подкреплением
  • Комплекс упражнений и заданий для практических занятий

Продолжительность: 12.5 часов видео по запросу
Рейтинг: 4.6
Зарегистрируйтесь здесь

Больше курсов по искусственному интеллекту

LinkedIn Learning предлагает курс обучения, состоящий из серии коротких курсов, позволяющих овладеть основами искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти курсы предназначены для обучения концепциям и будущим направлениям технологий в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Они снабжают учащихся знаниями и инструментами, позволяющими принимать более обоснованные решения и вносить свой вклад в их рабочую среду.

В этот учебный курс включены восемь курсов, которые в сумме содержат до 11 часов видеоконтента. Этими курсами можно пользоваться бесплатно в течение первого месяца после регистрации. После завершения всех курсов учащиеся получают значок об окончании от LinkedIn Learning. Курсы следующие:

  • AI Accountability Essential Training
    Автор: Бартон Поулсон
    Продолжительность: 2 ч 21 мин 49 с
    Этот нетехнический курс исследует опасности ИИ, этические проблемы, создаваемые ИИ, включая конкурирующие концепции справедливости и морального мышления, социальных проблем и безопасности проблемы для ИИ, такие как потенциальные сценарии жизни и смерти при автономном вождении, и предлагает потенциальные решения ключевых проблем.В нем обсуждается важность прозрачности, объяснимости, подотчетности и этичности работы по обработке данных, связанной с ИИ, при ее разработке и выполнении.
  • Основы искусственного интеллекта: машинное обучение
    Автор: Дуг Роуз
    Продолжительность: 1 час 17 минут 56 секунд
    Этот курс знакомит с определением и типами машинного обучения: контролируемое, неконтролируемое и подкрепление. Он учит, как использовать алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений, кластеризацию и регрессионный анализ, чтобы принимать более обоснованные решения и находить закономерности в ваших данных.
  • Основы искусственного интеллекта: мыслящие машины
    Автор: Дуг Роуз
    Продолжительность: 1 час 27 минут 27 секунд
    Этот курс охватывает ключевые концепции, лежащие в основе искусственного интеллекта (ИИ), включая сильный и слабый ИИ, различные подходы к ИИ, такие как машинное обучение и др. глубокое обучение и практическое использование новых технологий, усовершенствованных ИИ.
  • Основы искусственного интеллекта: нейронные сети
    Автор: Дуг Роуз
    Продолжительность: 1 час 16 минут 51 с
    Этот курс охватывает ключевые концепции, лежащие в основе искусственных нейронных сетей.Он учит, как настроить нейронную сеть и использовать эту сеть для поиска закономерностей в массивных наборах данных.
  • Когнитивные технологии: реальные возможности для бизнеса
    Автор: Deloitte Insights
    Продолжительность: 1 час 52 мин 42 с
    Этот курс объясняет преимущества и ценность для бизнеса когнитивных технологий, таких как искусственный интеллект и робототехника, и их влияние на бизнес.
  • AI Путь в LinkedIn: беседа с Дипаком Агарвалом
    Автор: Дипак Агарвал
    Продолжительность: 31 мин. 3 сек.
    В этом коротком курсе Дипак Агарвал, вице-президент по искусственному интеллекту (AI) в LinkedIn, отвечает на вопросы о роли ИИ в LinkedIn, карьера в этой области и будущее технологий.
  • Искусственный интеллект для менеджеров проектов
    Автор: Оливер Ярбро
    Продолжительность: 41 мин. 41 с
    Этот курс охватывает влияние искусственного интеллекта (ИИ) на управление проектами. В нем обсуждается, как использовать его возможности для оптимизации рабочего процесса, как подготовиться к предстоящим изменениям и оставаться на опережение.
  • Изучение XAI: объяснимый искусственный интеллект
    Автор: Aki Ohashi
    Продолжительность: 1 час 14 минут 14 секунд
    В этом курсе рассказывается, как работает объяснимый искусственный интеллект (XAI), и его ценность для предприятий, связанных с наукой о данных, и юридических и коммерческих инициатив. перспективы.

Ключевые особенности

  • Получите четкое и подробное представление о том, как работают искусственный интеллект и машинное обучение
  • Узнайте, как ведущие компании используют ИИ и машинное обучение, чтобы изменить способ ведения бизнеса
  • Узнайте, как новое поколение представлений об ИИ решает проблемы подотчетности, безопасности и объяснимости
  • Хорошо продуманный контент, созданный экспертами и лидерами отрасли
  • Включено обильных упражнений и заданий
  • Идеально подходит как для студентов, так и для профессионалов
  • Бесплатный доступ ко всем курсам на один месяц

Продолжительность: 11 часов видеоконтента
Оценка: 4.5
Зарегистрируйтесь здесь

Это бесплатная инициатива Google по распространению знаний об искусственном интеллекте и расширению понимания искусственного интеллекта среди широкой публики. Это набор курсов, руководств и учебных пособий, созданных инженерами и экспертами Google с целью предоставления базовых навыков и знаний в области искусственного интеллекта и связанных с ним тем.

Независимо от своих текущих навыков и опыта, учащиеся могут найти ресурсы, информацию и упражнения, которые помогут развить навыки и продвинуть свои проекты.Начинающие ученики, не имеющие предварительных знаний об искусственном интеллекте и машинном обучении, могут сразу начать обучение, а опытные ученики могут выбирать ресурсы и модули в соответствии со своими интересами и требованиями.

Существует широкий спектр курсов, которые помогают получить представление об ИИ и многих связанных с ним факторах — как технических, так и нетехнических — при рассмотрении того, как ИИ может работать на вас. Таким образом, помимо курсов, охватывающих основы, и тех, которые предлагают инструкции по применению ИИ и машинного обучения к реальным социальным, экологическим и гуманитарным проблемам, можно также найти полезную информацию о том, как обеспечить прозрачность, этичность и соблюдение требований людей при внедрении ИИ. центрический.

Вот несколько курсов, видео, руководств и руководств, которые можно найти на этой платформе:

  • Использование ИИ на благо общества
  • Кластеризация
  • Системы рекомендаций
  • Тестирование и отладка в машинном обучении
  • Введение в постановку задач машинного обучения
  • Подготовка данных и разработка функций в ML
  • Ускоренный курс машинного обучения с API TensorFlow
  • Нейронная сеть
  • 7 шагов машинного обучения
  • Сквозное машинное обучение с TensorFlow на GCP

Все курсы и руководства Google AI содержат образцы кодов, викторины и полезные примеры, которые также упрощают понимание концепций для новичков.

Ключевые особенности

  • Бесплатные онлайн-курсы по искусственному интеллекту, которые дают учащимся возможность начать работу
  • Отличные ресурсы для тех, кто заинтересован в повышении своих навыков
  • Узнайте, какие проблемы ваша организация может решить с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта
  • Советы и методы применения приобретенных навыков для решения реальных проблем и наборов данных

Продолжительность: Самостоятельный
Рейтинг: 4.5
Зарегистрируйтесь здесь

Coursera предлагает множество курсов, специализаций и программ профессиональных сертификатов в области искусственного интеллекта. Они были созданы в сотрудничестве с лучшими школами и университетами в области науки о данных по всему миру и лидерами индустрии искусственного интеллекта, такими как IBM и Google.

Эти курсы ИИ и программы сертификации охватывают такие навыки, как машинное обучение, глубокое обучение, программирование на Python, искусственные нейронные сети, тензорный поток, обучение с подкреплением и т. Д.Для учащихся, не имеющих опыта в этой области, доступны несколько курсов начального уровня, а для опытных профессионалов в области искусственного интеллекта также доступны более продвинутые курсы.

Некоторые из самых популярных курсов по искусственному интеллекту на Coursera:

Для учащихся, желающих пройти несколько курсов, годовая подписка на Coursera Plus (399 долларов США в год) может быть очень полезной. Подписавшись на Coursera Plus, учащиеся получают неограниченный доступ к более чем 3000 курсам, профессиональным сертификатам, специализациям и управляемым проектам.Они также получают подтвержденный сертификат за каждый курс или программу, которые они завершают без дополнительных затрат. Это отличный вариант для тех, кто часто посещает онлайн-обучение, чтобы продолжить обучение беспрепятственно и по доступной цене.

Ключевые особенности

  • Подготовьтесь к карьере в области искусственного интеллекта, изучая новейшие навыки у лучших инструкторов
  • Полноценный и актуальный для отрасли контент, созданный экспертами ведущих университетов и компаний
  • Возможность бесплатного аудита курсов
  • Получите признанные в отрасли сертификаты акций
  • Тесты и практические проекты, чтобы помочь учащимся применить приобретенные навыки
  • Возможность стать частью мирового сообщества учащихся

Продолжительность: Самостоятельный
Рейтинг: 4.7
Зарегистрируйтесь здесь

Платформа онлайн-обучения edX в партнерстве с ведущими университетами и учреждениями по всему миру предлагает ряд курсов в области искусственного интеллекта. К ним относятся профессиональные сертификаты и программы Micromasters от Гарварда, Колумбии, IBM и Microsoft. Эти курсы доступны бесплатно для аудита контента. Если кто-то заплатит небольшую плату, он может получить признанный в отрасли сертификат о прохождении обучения, который нужно передать работодателям.

Доступные курсы охватывают весь спектр искусственного интеллекта, включая обработку естественного языка, кодирование на Python, математику, психологию, нейробиологию, обучение с подкреплением, прогнозную аналитику, глубокие нейронные сети, робототехнику, обработку изображений и многие другие дисциплины. Некоторые из лучших курсов и программ сертификации edX AI включают:

Ключевые особенности

  • Станьте отраслевым экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Узнайте о примерах ИИ, используемых сегодня, таких как беспилотные автомобили, системы распознавания лиц, военные дроны и процессоры естественного языка
  • Получите практический опыт программирования ИИ интеллектуальных агентов, таких как алгоритмы поиска, игры и логические задачи
  • Учитесь у преподавателей ведущих учебных заведений с помощью на каждом этапе обучения
  • Курсы для самостоятельного изучения с полной гибкостью графика
  • Все курсы доступны бесплатно при наличии платных сертификатов

Продолжительность: Самостоятельный
Рейтинг: 4.5
Зарегистрируйтесь здесь

Udemy — еще одна отличная платформа для лучших онлайн-курсов по искусственному интеллекту. Он предлагает ряд высокорейтинговых курсов по ИИ, в которых учащиеся объединяют методы глубокого обучения, машинного обучения и науки о данных для создания собственных решений ИИ и решения уникальных задач в любой отрасли. Эти курсы включают курсы для начинающих, чтобы помочь учащимся начать работу с ИИ путем передачи общих фундаментальных знаний и навыков, а также курсы среднего уровня для обучения конкретным аспектам и сложным областям ИИ.

Можно найти курсы по различным темам, таким как машинное обучение, питон, глубокое обучение, обучение с подкреплением, нейронные сети, компьютерное зрение, тензорный поток, единство, чат-бот, финансовая торговля и т. Д. Некоторые из курсов ИИ с самым высоким рейтингом на Udemy включают:

Ключевые особенности

  • Уроки искусственного интеллекта от ведущих преподавателей и профессионалов
  • Каждый курс включает в себя несколько викторин, практических тестов и заданий, которые помогут закрепить обучение
  • Полный пожизненный доступ к видеоконтенту, викторинам и загружаемым ресурсам, включая будущие обновления
  • Получите сертификат об окончании курса
  • 30-дневная гарантия возврата денег

Продолжительность: Самостоятельный
Рейтинг: 4.5
Зарегистрируйтесь здесь

Искусственный интеллект: узнайте все об искусственном интеллекте в этих онлайн-курсах (включая программирование на основе искусственного интеллекта)

Фото: Архипов Алексей / Shutterstock

Искусственный интеллект (AI) актуален не только для писателей-фантастов.

Роботы, автоматизированные переводы и беспилотные автомобили наглядно демонстрируют, какие возможности открываются с помощью ИИ.

Но что такое AI ? И как можно, , узнать об этом больше, чем , и самому стать разработчиком программного обеспечения искусственного интеллекта?

(Перейдите непосредственно к онлайн-курсам по ИИ здесь.)


Продолжайте читать, чтобы узнать:

1. Что такое AI

2. Почему сегодня ИИ важен

3. Как вы, , можете узнать больше об ИИ и стать Программист AI


1. Что такое искусственный интеллект? А что это такое?

Целью исследований искусственного интеллекта всегда было искусственное копирование человеческого интеллекта . Однако это чрезвычайно сложно по разным причинам.(Проблема начинается с определения «интеллекта».)

Мы говорим об искусственном интеллекте сегодня, когда компьютерные системы решают проблемы независимо .

В в отличие от традиционного алгоритма («если проблема X, то решение Y»), машина самостоятельно выбирает решение для данной проблемы.

Для этого особенно важна способность самообучения компьютерной системы. Сначала компьютеру нужно узнать, как решаются определенные задачи.

Итак, как компьютеры могут учиться?

Проще говоря, пройдя обучение с использованием больших наборов данных. Для этого система организована как «искусственная нейронная сеть», которая работает аналогично человеческому мозгу.

Процесс обучения с данными обучения называется Машинное обучение или Глубокое обучение . Таким образом, знания генерируются на основе опыта, например, путем распознавания образов. Для этого используются современные статистические методы.

Итак:

-> Системы искусственного интеллекта больше не получают инструкций от своих программистов с фиксированным алгоритмом для единственного решения.

-> Система ИИ самостоятельно изучает на огромных наборах данных, как лучше всего решать проблемы.

-> Для этого необходимо правильно запрограммировать систему.

2. Почему ИИ важен сегодня? Почему шумиха?

Недавние разработки привели к огромному увеличению важности искусственного интеллекта:

  • Технологический прогресс: Программирование систем машинного обучения / глубокого обучения с использованием искусственных нейронных сетей в настоящее время хорошо продвинуто.
  • Объем данных: Существует множество областей с невероятно большими объемами данных (большие данные), которые доступны для обучающих целей систем искусственного интеллекта (например, данные изображений, голосовые данные, поисковые запросы).
  • Вычислительная мощность: Вычислительная мощность для обработки больших объемов данных теперь доступна.
  • Релевантные приложения: AI-приложения для массового рынка стали возможны, например, в следующих областях:

— Интернет-поиск (e.g., Google RankBrain )

— Фильтры спама в электронной почте

— Распознавание речи (например, Siri , Amazon Echo / Alexa )

— Автоматический перевод (например, Google Translate )

— Распознавание изображений (например, в радиологии)

— Робототехника и беспилотные автомобили (объединяет технологию искусственного интеллекта и механические компоненты)

Машины искусственного интеллекта намного превосходят экспертов-людей во многих областях. Об этом свидетельствуют отчеты о достижениях в шахматах и ​​покере, чтение с губ и мыслей.Музыкальные произведения и картины уже могут быть созданы независимо с помощью компьютерных систем. И даже чат-боты начинают звучать естественно.

По мнению экспертов, искусственный интеллект затронет многие сферы жизни и большинство отраслей в ближайшие годы. Поэтому серьезные критики, такие как профессор Рассел из Калифорнийского университета в Беркли, начинают рассматривать возможных будущих угроз от «сверхразумных» роботов (см. Эту речь).

В настоящее время существует множество компаний и организаций, которым требуются люди для заполнения рабочих мест и проектов, возникающих при разработке и применении программного обеспечения искусственного интеллекта.IT-специалисты с соответствующими навыками , конечно, пользуются большим спросом.

Эксперт по искусственному интеллекту говорит: «Искусственный интеллект — это новое электричество»:


(с 2:30, нейронные сети с 25:30)

3. Как вы можете Узнать больше о программировании AI?

Ниже мы перечисляем различные книги и онлайн-курсы, которые в основном касаются программирования систем ИИ.(Некоторые из них даже бесплатны.) В основном они предназначены для студентов, изучающих информатику, или разработчиков программного обеспечения, которые хотят развивать свои навыки. Но других заинтересованных учеников также могут получить представление об искусственном интеллекте!

( Примечание: Иногда требуются базовые предварительные знания в определенных областях. Если вы хотите освежить в памяти эти предметы, ознакомьтесь с этими курсами, например: Основы математики для ИИ (Microsoft), Математика для машинного обучения (Имперский колледж Лондона) ) и навыки программирования на языке программирования Python.)

Базовые книги по искусственному интеллекту

Даже если они не заменяют университетский семинар или онлайн-курс, учебники могут быть полезным дополнением и учебным пособием для изучающих искусственный интеллект. Вот две известные книги:

  • Искусственный интеллект: современный подход: классический учебник известных профессоров Рассела и Норвига. Примерно на 1000 страницах и на профессиональном уровне программы бакалавриата «интеллектуальный агент» исследуется очень подробно.
  • Глубокое обучение: эта книга дает исчерпывающее объяснение машинного обучения с искусственными нейронными сетями для студентов и практиков. Он также включает разделы о необходимых знаниях линейной алгебры и статистики.

Онлайн-курсы по искусственному интеллекту

Вводные курсы для начинающих

Эти курсы часто предназначены для студентов или программистов, которые хотят приблизиться к области искусственного интеллекта.Поэтапно объясняется механика систем искусственного интеллекта. Некоторые курсы можно пройти бесплатно , в то время как сертификат (необязательный) может иметь номинальную стоимость.

  • Начинающие могут получить обзор искусственного интеллекта в курсе «ИИ для всех», предлагаемом Эндрю Нг, одним из ведущих экспертов в области ИИ. Этот курс был разработан не только для программистов и технических экспертов, но и для руководителей предприятий и других учащихся, не имеющих технического образования.
  • В базовом курсе «Введение в искусственный интеллект» провайдера Udacity участники также получат общий обзор предмета. Охвачены многие важные области, от статистики и функционирования искусственных нейронных сетей до обработки изображений, распознавания речи и робототехники. Участие бесплатное, но требуются базовые знания в области статистики и линейной алгебры.
  • В курсе ИИ Колумбийского университета (через edX) также можно изучить основы ИИ.Поскольку практических задач ИИ решаются, знание Python полезно. Курс бесплатный, можно приобрести дополнительный сертификат.
  • Искусственный интеллект AZ — практический курс Удеми. Здесь участники могут узнать, как программировать систему искусственного интеллекта, из более чем 100 коротких видеоуроков. Предварительные навыки программирования не требуются. не требуются (только школьные знания по математике).
  • Машинное обучение Стэнфордского университета — один из самых известных вводных курсов по этому предмету.Профессор Эндрю Нг был ведущим экспертом в области искусственного интеллекта в Google и Baidu, а также основателем Coursera. Участие в курсе бесплатное (можно приобрести дополнительный сертификат), а необходимые основы алгебры включены в курс.
  • Microsoft преподает принципы машинного обучения (через edX). Здесь участники узнают, как модели машинного обучения на языках программирования R и Python могут быть созданы с помощью платформы облачных вычислений Microsoft Azure.
  • Google также предлагает бесплатный ускоренный курс машинного обучения.Более 18000 сотрудников Google уже прошли курс, который также включает введение в платформу Google TensorFlow.

Серия более продолжительных курсов для начала карьеры в AI

Эти платные серии курсов обычно состоят из 4-6 индивидуальных онлайн-курсов (МООК). Они всесторонне готовят вас к карьере в этой сфере. Вы должны выделить в своем расписании время на эти курсы в течение нескольких месяцев. После успешного прохождения вы можете получить сертификатов, признанных потенциальными работодателями.( «Стоят ли сертификаты того?» )

Эта серия курсов предлагает всестороннее обучение в области искусственного интеллекта, которое должно позволить незамедлительно заниматься программированием в реальном мире. Курсы и практические проекты были созданы с отраслевыми партнерами, такими как IBM и Amazon . Сертификат Nanodegree от Udacity хорошо известен отраслевым экспертам. Продолжительность: ок. 6 месяцев.

Серия MOOC в Колумбийском университете состоит из 4 курсов.Помимо основ, важную роль играют машинное обучение и робототехника. Программа содержит примерно 25% содержания магистерской программы в Колумбии.

Эта последовательность курсов ведущего эксперта по искусственному интеллекту Эндрю Нг дает подробное введение в глубокое обучение. Различные видеокурсы и проекты можно выполнить в течение нескольких месяцев. Однако предварительное знание кодирования является преимуществом.

Эта программа Nanodegree от Udacity объясняет технические детали машинного обучения .Лектор — профессор Себастьян Трун, который также является основателем Udacity. Программа длится около 6 месяцев.

Другие интересные курсы по ИИ

  • В этот онлайн-курс от Udemy включен Python Bootcamp для приложений машинного обучения.
  • Четыре индивидуальных МООК доступны в этой серии курсов, охватывающей робототехники , от Университета Пенсильвании.
  • Приложение самоуправляемых автомобилей с искусственным интеллектом преподается на этих курсах Nanodegree, совместно созданных Daimler, BMW и Uber.
  • В этой специализации Coursera показано, как рекомендательных систем можно запрограммировать с помощью машинного обучения.
  • Глубокое обучение как специальная область машинного обучения подробно описывается в этом бесплатном видеокурсе, который был разработан с экспертами в области искусственного интеллекта из Google. Существует также еще одна бесплатная программа курса, доступная на учебной платформе, спонсируемой IBM. В этой серии курсов рассматривается расширенная концепция Deep Reinforcement Learning .
  • Ключевым элементом современных систем машинного обучения являются искусственных нейронных сетей , которым посвящен курс на Coursera-MOOC.
  • Этот короткий видеокурс показывает, как можно реализовать модели машинного обучения в Google Cloud с платформой с открытым исходным кодом Tensorflow (1 неделя).
  • Те, кто хочет приблизиться к области искусственно воспроизведенного интеллекта с помощью исследования человеческого разума, могут учиться с помощью этих видеолекций Массачусетского технологического института, в которых исследуются границы между информатикой и философией.
  • Отдельные аспекты философии ИИ обсуждаются в серии подкастов Лекса Фридмана из Массачусетского технологического института.В том числе Гэри Каспаров вспоминает момент, когда он осознал превосходство шахматных компьютеров с искусственным интеллектом.

Edukatico — ваш портал поиска онлайн-курсов

Тысячи онлайн-курсов от различных провайдеров в 22 предметных областях включены в наш каталог (онлайн-лекции, MOOC и другие видеокурсы).

С помощью бесплатного менеджера курса вы можете организовать свое онлайн-обучение и определить свой индивидуальный график обучения.

Вы заинтересованы в онлайн-обучении? Вы можете подписаться на нашу информационную рассылку здесь. И подписывайтесь на нас в Facebook или Twitter!

Полный 4-летний план курса для бакалавриата по искусственному интеллекту

Так как я некоторое время не ходил в школу, у меня было много времени, чтобы подумать о том, насколько хорошо определенные курсы подготовили меня к моей карьере в области искусственного интеллекта и машинного обучения. В конце концов я решил изложить свои мысли на этой странице и разработать полную учебную программу для 4-летнего бакалавриата в области искусственного интеллекта.

Эти курсы предназначены для расширения и углубления знаний новичков в области искусственного интеллекта и информатики. Этот учебный план в значительной степени вдохновлен курсами, которые я прошел, и отражает навыки, которые, как я считаю, необходимы для успеха в карьере в области искусственного интеллекта сегодня.

Хотя вы, возможно, сможете получить некоторые знания об ИИ с помощью одного класса Coursera, вместо этого я делаю упор на развитие глубокого концептуального понимания в сочетании с практическим применением этих концепций.На глубокое понимание предметной области нужно время. Ярлыки не работают, поэтому этот список предназначен для людей, которые хотят методично начинать с основ.

После этого вступления, давайте начнем.

Год 1: Развивайте свои основы

В первый год обучения на степень искусственного интеллекта вы должны сосредоточиться на изучении основных концепций, лежащих в основе как информатики, так и современного машинного обучения. Здесь я предполагаю, что у меня нет абсолютно никакого предшествующего опыта в области компьютерных наук, поэтому значительную часть года следует потратить на изучение всего программного обеспечения и основ алгоритмов, которые вам понадобятся на протяжении всей вашей степени и карьеры.Курсы, на которых вы должны сосредоточиться, включают:

  • Основы программирования : вводит объектно-ориентированное программирование вместе со структурами данных (наборы, графики и т. Д.). Практики искусственного интеллекта должны обладать хорошими навыками разработки программного обеспечения. Соответствующий курс: CS 106B.
  • Введение в компьютерные системы : Учит, как проектируются и структурируются компьютерные системы с точки зрения низкого уровня. Здесь упор делается на изучение процесса компиляции программного обеспечения, что происходит, когда вы выполняете компьютерную программу, и как программы организованы в памяти, среди прочего.Соответствующий курс: CS 107.
  • Алгоритмы : охватывает математику и теорию, лежащие в основе широко используемых алгоритмов информатики, таких как поиск в ширину и динамическое программирование, а также способы анализа памяти и характеристик времени выполнения этих алгоритмов. Соответствующий курс: CS 161.
  • Теория вероятностей : Вероятность и статистика составляют основу многих алгоритмов машинного обучения, и умение интерпретировать и анализировать данные будет иметь решающее значение для любой карьеры в области машинного обучения или науки о данных.Соответствующий курс: CS 109.
  • Линейная алгебра : объясняет, как управлять матрицами и векторами, решать линейные уравнения и применять методы наименьших квадратов. Эти математические основы широко используются в машинном обучении. Соответствующий курс: EE 103.
  • Многомерное исчисление : вы должны привыкнуть к градиентам функций, поскольку это лежит в основе таких методов, как обратное распространение ошибки, которые являются основными рабочими лошадками современного глубокого обучения.Соответствующий курс: Векторное исчисление для инженеров.

Год 2: изучение доменов, развитие системных знаний 💻

На втором году обучения в бакалавриате искусственного интеллекта вы должны сосредоточить внимание на общих принципах искусственного интеллекта, на том, какие проблемы решаются / решаются и как к ним решаются. Кроме того, вам следует продолжать развивать понимание компьютерных систем, имеющих отношение к построению моделей, а также применять принципы разработки и проектирования программного обеспечения.С этой целью рекомендуются следующие классы:

  • Введение в искусственный интеллект : охватывает широкий обзор различных областей искусственного интеллекта, таких как поиск, игры, логика, графические модели, машинное обучение и приложения этих алгоритмов. Такой курс должен обеспечить исторический контекст для эволюции идей от таких методов, как символическая логика, до статистических методов. Соответствующий курс: CS 221.
  • Компиляторы : Охватывает дизайн и теорию компиляторов, в идеале с акцентом на создание полноценного компилятора с нуля.Компиляторы лежат в основе каждой программы, которую вы пишете, и даже специалистам-практикам в области искусственного интеллекта важно понимать, как они работают, чтобы вы могли стать компетентными инженерами. Такой курс даст вам хорошее представление о создании сложной программной системы с упором на модульные компоненты с хорошей архитектурой, которые документированы и протестированы. В остальном, если вы заинтересованы в применении искусственного интеллекта для понимания языка, параллели между дизайном компиляторов и традиционным стеком обработки естественного языка просто поразительны.Соответствующий курс: CS 143.
  • Введение в базы данных : охватывает принципы, лежащие в основе систем управления базами данных, с акцентом на такие темы, как реляционная модель данных, индексы, схемы и транзакции. Любому современному специалисту по данным или инженеру по машинному обучению придется в той или иной мере взаимодействовать с базами данных, поэтому очень важно знать, как они организованы. Соответствующий курс: CS 145.
  • Параллельные вычисления : Платформы параллельных вычислений сегодня составляют ядро ​​многих платформ и технологий, от Apache Spark до оборудования, такого как графические процессоры.Класс по параллельным вычислениям должен познакомить вас с идеями, лежащими в основе этих систем, чтобы вы могли более эффективно их использовать. Соответствующий курс: CS 149.
  • Операционные системы : Если вы хотите получить действительно хороших в системном программировании и быть более опытным инженером, пройдите курс операционных систем, в котором вам нужно создать ОС с нуля. Вы не только узнаете, как устроены операционные системы, но и научитесь быть эффективным отладчиком и обработчиком кода.Эти базовые навыки будут бесценными в любой будущей карьере в области искусственного интеллекта, когда вам придется писать код ежедневно. Соответствующий курс: CS 140.

Год 3: Продвинутый курс для углубления 🧙

На третьем курсе вы должны сосредоточиться на углублении машинного обучения, а также на прикладных областях применения статистических принципов, включая обработку естественного языка, анализ больших данных и компьютерное зрение. Вот несколько рекомендуемых занятий:

  • Машинное обучение : охватывает принципы машинного обучения, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, а также концепции обучения модели, такие как компромисс смещения и дисперсии, регуляризация и выбор модели.Обязательно изучите эти идеи и хорошо изучите их, поскольку они ежедневно используются практиками в области искусственного интеллекта. Соответствующий курс: CS 229.
  • Convex Optimization : охватывает идеи, лежащие в основе решения задач выпуклой оптимизации с приложениями для статистики, машинного обучения, обработки сигналов и других областей. Хотя сегодня во многих моделях используются невыпуклые цели, полезно иметь представление о формализме, лежащем в основе решаемых задач оптимизации. Соответствующий курс: EE 364A.
  • Вероятностные графические модели : Охватывает парадигму графической модели, которая позволяет моделировать большие наборы случайных величин вероятностным образом. Многие проблемы в различных приложениях, таких как компьютерное зрение и обработка естественного языка, можно выразить с помощью графических моделей, поэтому полезно знать эти идеи. Соответствующий курс: CS 228.
  • Data Mining : охватывает методы и методологии обработки больших наборов данных, уделяя особое внимание таким приложениям, как системы рекомендаций, кластеризация и крупномасштабное машинное обучение с учителем.Учитывая количество новых данных, генерируемых каждый день, специалистам-практикам в области искусственного интеллекта очень важно быть уверенными в том, чтобы манипулировать и анализировать данные в большом масштабе, особенно с использованием современного набора инструментов, такого как Spark. Соответствующий курс: CS 246.
  • Обработка естественного языка : знакомит с теорией и практикой, лежащими в основе того, чтобы машины понимали текстовые данные. Такой класс должен предоставить обзор задач традиционной обработки естественного языка, таких как синтаксический анализ и распознавание именованных сущностей, и научить, как эти задачи решаются с использованием таких методов, как глубокое обучение.Соответствующий курс: CS 224N.
  • Сверточные нейронные сети для компьютерного зрения : охватывает теорию, лежащую в основе современных архитектур глубокого обучения, особенно в том, что касается построения моделей компьютерного зрения. Прочные основы нейронных сетей имеют решающее значение для успеха в сегодняшней среде искусственного интеллекта. Соответствующий курс: CS 231N.

Год 4: жизненный опыт очень важен 🌄

Название игры на четвертом курсе должно быть посвящено практике, практике, практике! К тому времени, когда вы пройдете первые три года обучения, вы разовьете твердое понимание низкоуровневых принципов информатики и разработки программного обеспечения, а также теории, лежащей в основе концепций искусственного интеллекта и их приложений.На этом этапе вы хотите потратить время на то, чтобы запачкать руки.

Найдите интересующую вас проблемную область, получите существующий набор данных (или разработайте свой собственный) и начните строить модели. Изучите нюансы обработки данных, проверки гипотез и анализа ошибок. Узнайте, как устранять неполадки в моделях.

Чтобы стать эффективным специалистом в области искусственного интеллекта, необходимо применить на практике все усвоенные вами принципы. Вот несколько вариантов, как получить как можно больше практики:

  • Возьмите классы по проектам : Некоторые университеты предлагают курсы, на которых вы в течение всего курса строго выполняете один проект в проблемной области.Эти занятия хороши тем, что у вас есть время по-настоящему погрузиться во все сложности проекта. На ум приходит пример такого курса — CS 341.
  • Примите участие в исследованиях : проведение исследований — это феноменальный способ получить практический опыт работы со всеми тонкостями работы с искусственным интеллектом. Предложите аспиранту помочь с интересующим вас проектом или попросите наставника факультета спонсировать ваш собственный проект! Сделав это, вы получите отличное представление о том, как выглядит повседневная работа над проектами искусственного интеллекта.
  • Пройдите производственную стажировку : Если ваш график позволяет, подумайте о том, чтобы взять отпуск в школе, чтобы пройти стажировку в компании, ориентированной на искусственный интеллект. Многие компании предлагают стажировки продолжительностью от 3 до 6 месяцев, на которых вы познакомитесь с практическими применениями изученных вами принципов. Если вы планируете заняться промышленностью сразу после школы, нет лучшего способа испытать на себе работу специалиста по данным или инженера по машинному обучению.

Итак, вы завершили тщательный четырехлетний курс обучения, который подготовит вас к успеху в машинном обучении или карьере в области науки о данных! Стоит отметить, что проходить все вышеперечисленные курсы не обязательно.

Альтернативный путь — пройти через приведенный выше список и пройти курсы, чтобы заполнить свои собственные пробелы в концепциях / навыках. Хотя есть чему поучиться, сейчас захватывающее время для работы с искусственным интеллектом с бесчисленными возможностями и многообещающими проблемными областями. Удачи!

10 лучших и бесплатных курсов машинного обучения, онлайн

Автор: Пратик Шах, DigitalDeFynd .

Ознакомьтесь с этой подборкой лучших + бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению.

(1) Бесплатный курс машинного обучения (fast.ai)

Это одна из лучших платформ, предлагающих курсы по темам, относящимся к искусственному интеллекту, и создана для обучения масс об ИИ и о том, как начать работу в этой области. Весь контент покрывается с нуля и фокусируется на обучении на практике. Существует серия из вариантов, доступных как для начинающих, так и для опытных учеников. Итак, если вы серьезно относитесь к тому, чтобы начать работу в этой области, то самый простой способ — щелкнуть первую лекцию.

Ключевые УТП

  • Каждая концепция сопровождается скриншотами и практическими примерами.
  • Предоставляется полное руководство по настройке для начала лекций.
  • Присоединяйтесь к форуму, чтобы общаться с коллегами и практиками и помогать друг другу в процессе обучения.
  • Используйте библиотеку fast.ai и обучайте модели.
  • Все курсы на этой платформе доступны бесплатно.

Продолжительность: Самостоятельное обучение

Рейтинг: 4.5 из 5

Вы можете Зарегистрироваться здесь .

(2) Курс машинного обучения Стэнфордского университета (Coursera)

Это, несомненно, лучший курс машинного обучения в Интернете. Программу, созданную Эндрю Нг, соучредителем Coursera и профессором Стэнфордского университета , посетили человек, в ней приняли участие более 2600000 студентов и профессионалов со всего мира (), которые дали ей колоссальную оценку 4.9 из 5. Один взгляд на отзывы, и вы поймете, почему мы так настоятельно рекомендуем его.

Темы, затронутые в курсе, включают контролируемое обучение, передовые практики и инновации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, а также вы можете столкнуться с многочисленными тематическими исследованиями и приложениями среди множества других вещей. Одна из лучших особенностей курса — это то, что вы можете записаться на 7-дневную пробную версию , прежде чем покупать весь класс. Если вы поверите нам на слово, это , безусловно, лучшая программа по предмету, доступная в Интернете .

Ключевые УТП

  • Понимание параметрических и непараметрических алгоритмов, кластеризации, уменьшения размерности и других важных тем.
  • Получите рекомендации и рекомендации от инструктора.
  • Взаимодействуйте со своими сверстниками в сообществе единомышленников с любым уровнем опыта.
  • Практические примеры из практики дают вам возможность понять, как проблемы решаются ежедневно.
  • Гибкий крайний срок позволяет учиться в удобное для вас время.
  • Научитесь применять алгоритмы обучения для создания умных роботов, понимания текста, звука и интеллектуального анализа баз данных.

Продолжительность: Около 55 часов, 7 часов в неделю

Рейтинг: 4.9 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

Поистине исключительный класс. Нечасто у кого-то с глубоким знанием дисциплины будет время или стимул поделиться своими идеями и научить других; этот курс — редкое исключение, и, учитывая жизненную важность машинного обучения для будущего, я очень признателен Эндрю Нг и обязан ему. — Николай Д

(3) Курс глубокого обучения (deeplearning.ai)

, один из самых известных преподавателей глубокого обучения, Эндрю Нг представляет вам этот специальный курс, разработанный в сотрудничестве с профессорами Стэнфордского университета и NVIDIA | Deep Learning Institute как отраслевыми партнерами. Тренер является соучредителем Coursera и в прошлом возглавлял группу Google Brain Project и группу Baidu AI.

В рамках этой программы, состоящей из 5 курсов, рассчитанных на несколько недель, он расскажет вам об основах глубокого обучения, о том, как создавать нейронные сети и как создавать проекты машинного обучения .Что наиболее важно, вы получите возможность работать в реальном времени над тематическими исследованиями в области здравоохранения, создания музыки и обработки естественного языка среди других областей отрасли. В эту программу уже зачислено более 250 000 студентов со всего мира. Без сомнения, это лучший курс глубокого обучения.

Ключевые УТП

  • Узнайте о сверточных сетях, RNN, BatchNorm, Dropout и многом другом.
  • Различные методы, с помощью которых вы можете создавать модели для решения реальных проблем.
  • Рассмотрены практические примеры из таких областей, как здравоохранение, автономное вождение, чтение с языка жестов, создание музыки и обработка естественного языка.
  • Получите рекомендации и советы от отраслевых экспертов и лидеров.
  • Завершите все экзамены и задания в соответствии со своим графиком, чтобы получить сертификат о завершении специализации.

Продолжительность: 3 месяца, 11 часов в неделю

Рейтинг: 4.9 из 5

Вы можете Зарегистрируйтесь здесь

Этот курс сформировал конкретную основу для построения многослойной нейронной сети с нуля.Лучшее преимущество этого курса в том, что я смог немедленно применить полученные знания для решения реальных проблем, таких как навигация гуманоидов к известным целям. Иллюстрация великолепна с точки зрения математического объяснения и кодирования в пошаговом руководстве. — Валид E

(4) Курс машинного обучения A – Z ™: практический курс Python и R в науке о данных (Udemy)

Давайте начнем с того, что усвоим тот факт, что 411 800+ студентов прошли этот курс, и его средняя оценка составляет 4.5 из 5 . Мы считаем его одним из лучших курсов машинного обучения , и он разработан Кириллом Еременко, специалистом по данным и экспертом по форекс-системам , и Хаделин де Понтевес, специалистом по данным .

Этот курс поможет вам овладеть машинным обучением на Python и R, делать точные прогнозы, развивать интуицию во многих моделях машинного обучения, обращаться с конкретными инструментами, такими как обучение с подкреплением, NLP и глубокое обучение. Самое главное, он учит правильно выбирать модель для каждого типа проблемы. .Базовая математика в средней школе — это все, что вам нужно знать, чтобы пройти этот курс. С 40 часами изучения + 19 статей, мы не знаем, что еще мы должны сказать, чтобы вы это прочли.

Ключевые УТП

  • Отличное руководство для начала работы с темой с небольшим опытом или без него.
  • Изучите сложные темы, такие как обработка естественного языка, обучение с подкреплением, глубокое обучение и многие другие.
  • Тонны практических упражнений и викторин, чтобы оценить ваше понимание концепций, изложенных в лекциях.
  • Подробные инструкции по установке необходимого программного обеспечения и инструментов.
  • В качестве бонуса это обучение содержит шаблон кода Python и R, который можно загрузить и использовать в проектах.

Продолжительность: 41 час

Рейтинг: 4,5 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

Машинное обучение от А до Я — отличное введение в машинное обучение. Большой тур по множеству алгоритмов, знакомящий студентов с scikit-learn и несколькими другими пакетами.Теоретическое объяснение элементарно, как и практические примеры. ML-az — это правильный курс для новичка, чтобы получить мотивацию глубоко погрузиться в ML. Отсюда вы можете выбрать, куда идти, и, следовательно, освоить это! Короче говоря, очень вводный, простой, широкий охват. Хороший способ начать. — Денис Мариано

(5) Бесплатный курс машинного обучения и науки о данных (Гарвардский университет)

Эта программа профессиональной сертификации Гарвардского университета использует мотивирующие примеры, задает конкретные вопросы и показывает, как на них отвечать, анализируя огромные объемы данных.На занятиях вы одновременно изучите язык программирования R, статистические концепции и методы анализа данных. Рассматриваемые тематические исследования включают «Тенденции в мировом здравоохранении и экономике», «Уровни преступности в США», «Финансовый кризис 2007-2008 гг.», «Прогнозирование выборов», «Создание бейсбольной команды» и «Системы рекомендаций по фильмам». Профессор этого курса — Рафаэль Иризарри, профессор биостатистики Гарвардского университета.

Ключевые УТП

  • Освойте основные навыки программирования на языке R.
  • Изучите статистические концепции, такие как вероятность, вывод и моделирование, и примените их на практике.
  • Получите опыт работы с tidyverse, включая визуализацию данных с помощью ggplot2 и обработку данных с помощью dplyr.
  • Ознакомьтесь с основными инструментами для практикующих специалистов по обработке данных, такими как Unix / Linux, git и GitHub, а также RStudio.
  • Внедрите алгоритмы машинного обучения и получите глубокие знания в этой области с помощью практических примеров.

Продолжительность: 9 курсов, от 2 до 8 недель на курс, от 2 до 4 часов в неделю, на курс

Рейтинг: 4.7 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

(6) Бесплатный вводный курс по машинному обучению (Udacity)

Эта программа Udacity Nanodegree, которая поможет вам приобрести необходимые навыки для всех начинающих аналитиков данных и специалистов по данным. Изучите непрерывный процесс исследования данных через призму машинного обучения. Научитесь извлекать и определять полезные функции, которые можно использовать для представления ваших данных в наилучшей форме.В дополнение к этому вы также рассмотрите некоторые из наиболее важных алгоритмов машинного обучения и оцените их производительность.

Ключевые УТП

  • Интерактивные викторины позволяют освежить в памяти затронутые темы.
  • Присоединяйтесь к сообществу поддержки студентов, чтобы обмениваться идеями и прояснять сомнения.
  • Расписания для самостоятельного изучения позволяют учиться в удобное для вас время.
  • Контент был создан совместно с Kaggle и AWS
  • Вы узнаете о контролируемом обучении, глубоком обучении, неконтролируемом обучении среди множества других тем
  • Вы также получаете индивидуальный наставник, личный карьерный коучинг и доступ к студенческому сообществу.

Продолжительность: 3 месяца

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете Зарегистрируйтесь здесь

(7) Бесплатное машинное обучение — курс искусственного интеллекта (Колумбийский университет)

Эта микромагистерская программа, разработанная Колумбийским университетом, предлагает вам строгий, продвинутый, профессиональный и базовый курс для выпускников по ИИ и его подобластям, таким как машинное обучение, нейронные сети и многое другое. Всего в этой программе 4 курса, поэтому вы можете не рассматривать важные концепции этой темы по отдельности. Получите прочную основу руководящих принципов искусственного интеллекта и примените знания машинного обучения к реальным задачам и приложениям. Наряду с этим, вы также научитесь разрабатывать нейронные сети и использовать их для решения соответствующих проблем. По окончании программы вы получите соответствующие практические знания, которые позволят расширить свое портфолио, подать заявку на соответствующие вакансии или стать фрилансером.

Ключевые УТП

  • Применяйте концепции машинного обучения к реальным задачам и приложениям.
  • Подробные инструкции по настройке и навигации по необходимому программному обеспечению.
  • Работа над проектированием и использованием возможностей нейронной сети.
  • Программа разделена на 4 курса с соответствующими примерами и демонстрациями.
  • Применяйте знания, полученные на этих лекциях, в различных областях, таких как робототехника, зрение и физическое моделирование.

Продолжительность: 4 курса, 12 недель на курс, от 8 до 10 часов в неделю, на курс

Рейтинг: 4.5 из 5

Вы можете Зарегистрируйтесь здесь

(8) Курс машинного обучения (Стэнфордская инженерная школа)

Это известное учебное заведение предлагает серию из трех дипломов о высшем образовании в этой быстрорастущей области искусственного интеллекта. В программе для данных, моделей и оптимизации вы будете исследовать крупномасштабные проблемы, реализуя соответствующие алгоритмы и разрабатывая модели.Помимо этого, в курсе AI рассказывается о принципах и методах разработки вероятностной модели и работы над ML. Наконец, класс интеллектуального анализа данных погружается в большие репозитории и помогает освоить методы извлечения информации из различных реальных источников.

Ключевые УТП

  • Все темы освещены кратко и подробно.
  • Примеры, основанные на реальных задачах для лучшего понимания.
  • Предложение дополнительных ресурсов для дополнения обучения.
  • Завершите экзамены, задания и удерживайте балл выше порогового значения, чтобы получить сертификат.

Продолжительность: 1-2 года

Рейтинг: 4.4 из 5

Вы можете Зарегистрироваться

(9) Бесплатные курсы машинного обучения (edX)

edX объединяет множество курсов по машинному обучению в различных колледжах по всему миру. Вы можете выбрать изучение Data Science в Гарварде, искусственного интеллекта в Колумбии, Python Data Science в IBM или Data Science в Microsoft среди множества других курсов.Аудит большинства этих программ является бесплатным, и вам нужно только заплатить, если вы хотите подать заявку на получение сертификата. Со сроками от нескольких недель до нескольких месяцев, на этих курсах каждый найдет что-то для себя.

Ключевые УТП

  • Бесплатные курсы для тех, кто не хочет тратить большие деньги на изучение машинного обучения
  • Изучите различные темы машинного обучения и искусственного интеллекта и получите глубокое понимание
  • Учитесь, используя множество советов и приемов от инструкторов
  • Создавайте сложные модели данных, исследуйте классификации данных, регрессию и кластеризацию и многое другое.
  • Многочисленные курсы на выбор, охватывающие широкий круг тем от искусственного интеллекта до машинного обучения, глубокого обучения и др.
  • Вас преподают лучшие профессора ведущих университетов

Продолжительность: Самостоятельное обучение

Рейтинг: 4.6 из 5

Вы можете Зарегистрируйтесь здесь

(10) Бесплатный курс машинного обучения с R (DataCamp)

Если вы хорошо разбираетесь в программировании на R и статистике и хотите развить этот навык, то стоит взглянуть на этот интерактивный курс.Сначала вы изучите приложения и общие проблемы, которые можно решить с помощью этой области. В дополнение к этому вы сосредоточитесь на трех основных методах, а также обучите и оцените модели машинного обучения. По завершении путешествия вы можете перейти на более продвинутую специализацию.

Ключевые УТП

  • Сравните разные типы алгоритмов и поэкспериментируйте с ними.
  • Классифицируйте данные, постройте дерево решений, выполните кластеризацию и многое другое.
  • 15 Видео + 81 упражнения
  • Интерактивный контент упрощает объяснение и делает обучение увлекательным.
  • Первый модуль доступен для бесплатного просмотра.

Продолжительность: 6 часов

Рейтинг: 4.4 из 5

Вы можете Зарегистрируйтесь здесь

Это одни из лучших + бесплатных курсов машинного обучения, доступных в Интернете, и я надеюсь, что вы найдете то, что ищете. Пожалуйста, также проверьте нашу полную подборку курсов Data Science ,

Связанный:

6 лучших курсов машинного обучения

Учебное пособие

Теперь, когда вы ознакомились с рекомендациями курса, вот краткое руководство для вашего пути к машинному обучению.Во-первых, мы коснемся предварительных условий для большинства курсов машинного обучения.

Предварительные требования к курсу

Более продвинутые курсы потребуют следующих знаний перед началом:

  • Линейная алгебра
  • Вероятность
  • Исчисление
  • Программирование

Это общие компоненты, позволяющие понять, как работает машинное обучение в капот. Многие курсы для начинающих обычно требуют хотя бы некоторого программирования и знакомства с основами линейной алгебры, такими как векторы, матрицы и их обозначения.

Первый курс в этом списке, Машинное обучение Эндрю Нг, содержит повторения по большей части математики, которая вам понадобится, но если вы раньше не изучали линейную алгебру, может быть сложно изучить машинное обучение и Линейное Заодно алгебра.

Если вам нужно освежить в памяти необходимую математику, посмотрите:

Я бы порекомендовал изучить Python, поскольку большинство хороших курсов машинного обучения используют Python. Если вы пройдете курс машинного обучения Эндрю Нг, в котором используется Octave, вам следует изучить Python во время курса или после него, поскольку он вам в конечном итоге понадобится.Кроме того, еще один отличный ресурс Python — dataquest.io, у которого есть несколько бесплатных уроков Python в интерактивной среде браузера.

Изучив необходимые предварительные условия, вы можете начать действительно понимать, как работают алгоритмы.

Фундаментальные алгоритмы

Существует базовый набор алгоритмов машинного обучения, с которым каждый должен быть знаком и иметь опыт использования. Это:

  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Кластеризация k-средних
  • k-ближайших соседей
  • Машины опорных векторов (SVM)
  • Деревья решений
  • Случайные леса предметы первой необходимости, но есть еще много всего.Перечисленные выше курсы содержат практически все это с некоторыми вариациями. Понимание того, как работают эти методы и когда их использовать, будет чрезвычайно важно при принятии новых проектов.

    После базовых знаний можно изучить следующие более сложные методы:

    • Ансамбли
    • Повышение
    • Снижение размерности
    • Обучение с подкреплением
    • Нейронные сети и глубокое обучение

    Это только начало, но эти алгоритмы обычно то, что вы видите в самых интересных решениях машинного обучения, и они являются эффективным дополнением к вашему набору инструментов.

    И, как и в случае с основными методами, с каждым новым инструментом, который вы изучаете, вы должны взять за привычку сразу же применять его к проекту, чтобы укрепить свое понимание и иметь к чему вернуться, когда вам понадобится освежение знаний.

    Реализуйте проект

    Обучение машинному обучению в Интернете — сложная задача и чрезвычайно полезная задача. Важно помнить, что простой просмотр видео и прохождение тестов не означает, что вы действительно усваиваете материал. Вы узнаете еще больше, если у вас есть побочный проект, над которым вы работаете, который использует другие данные и преследует другие цели, чем сам курс.

    Как только вы начнете изучать основы, вам следует искать интересные данные, к которым вы можете применить эти новые навыки. Вышеупомянутые курсы дадут вам некоторое представление о том, когда применять определенные алгоритмы, поэтому рекомендуется немедленно применять их в собственном проекте.

    Путем проб и ошибок, исследований и обратной связи вы узнаете, как экспериментировать с различными методами, как измерять результаты и как классифицировать или делать прогнозы. Чтобы получить представление о том, каким проектом машинного обучения заняться, см. Этот список примеров.

    Работа над проектами дает вам лучшее понимание ландшафта машинного обучения на высоком уровне, и по мере того, как вы углубляетесь в более сложные концепции, такие как глубокое обучение, появляется практически неограниченное количество техник и методов, которые нужно понять и с которыми нужно работать.

    Прочитать новое исследование

    Машинное обучение — быстро развивающаяся область, в которой ежедневно появляются новые методы и приложения. После того, как вы пройдете основы, вы должны быть готовы к работе над некоторыми исследовательскими работами по интересующей вас теме.

    Есть несколько веб-сайтов, на которых можно получать уведомления о новых статьях, соответствующих вашим критериям. Google Scholar — это всегда хорошее место для начала. Введите такие ключевые слова, как «машинное обучение» и «твиттер» или что-нибудь еще, что вас интересует, и нажмите небольшую ссылку «Создать оповещение» слева, чтобы получать электронные письма.

    Сделайте еженедельной привычкой читать эти предупреждения, просматривать документы, чтобы увидеть, стоит ли их читать, а затем обязаться понять, что происходит. Если это связано с проектом, над которым вы работаете, посмотрите, сможете ли вы применить эти методы к своей собственной проблеме.

    Заключение

    Машинное обучение невероятно весело и интересно учиться и экспериментировать, и я надеюсь, что вы нашли курс выше, который соответствует вашему собственному путешествию в эту захватывающую область.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *