Фильтры
- Обучающие курсы
- Гайды
Сентябрь 2026
- 🇷🇺Русский язык
- 🇺🇸Английский язык
- Qubu
- Частное лицо
- Университет
- Онлайн-школа
- Все
- Автоматизация
- Робототехника
- Интеграции
- Работа с изображениями
- Основы работы с ИИ
- Оптимизация
- Генерация контента
- ML для руководителей
- ROI ML-проектов
- Стратегия внедрения
- Процессы внедрения ML
- Аналитика и метрики
- Case studies
- Коммуникация с командой
- ML в финтехе
- ML в ритейле
- ML в производстве
Обучение ИИ моделированию
От теории к практике:
освойте прикладной ИИ
Курсы по прикладному AI для разработчиков и гайды по внедрению нейросетей для бизнеса — всё что нужно, чтобы начать работать с AI и встраивать его в свои процессы.
Узнайте, как раздел «Обучение» поможет вам освоить ИИ через готовые курсы и создать собственные материалы для других!
Найдено материалов: 5
Разработчики
Глубокое обучение и современные нейросетевые технологии: Продвинутый уровень
Продвинутый курс по глубокому обучению и нейросетевым архитектурам для тех, кто уже знаком с основами машинного обучения и хочет освоить современные методы, используемые в индустрии и научных исследованиях. Программа охватывает последние достижения в области компьютерного зрения, обработки естественного языка, обучения с подкреплением, автоенкодеров и дообучения больших языковых моделей.
4.3
Базовый курс: Машинное обучение и анализ данных: от основ до нейронных сетей
Базовый курс по машинному обучению и анализу данных на Python для начинающих. Включает основные алгоритмы, подготовку и визуализацию данных, работу с SQL и введение в нейронные сети. Практические задания и примеры кода помогут освоить современные инструменты анализа данных.
4.7
Основы программирования роботов на Python
Практический курс по созданию и программированию автономных роботов. Изучим основы ROS, работу с датчиками и двигателями, компьютерное зрение для роботов. Научимся писать алгоритмы управления и навигации.
4.7
Сравнительный анализ фреймворков ROS и ROS2 для образовательных проектов по робототехнике
Практическое руководство по выбору между ROS и ROS2 для учебных проектов. Разбираем производительность, сложность настройки, совместимость с оборудованием и порог входа для начинающих.
magicaleks
Введение в машинное обучение: от теории к реальным кейсам
Погрузитесь в основы машинного обучения: изучите типы задач (регрессия, классификация, кластеризация), основные виды обучения (с учителем и без) и ключевые алгоритмы — от деревьев решений до ансамблей. Курс раскрывает реальные примеры применения ML в медицине, геологии и банковской сфере, закладывая фундамент для дальнейшего изучения математики и Python-реализации.
0
