Nowy Rok to czas planowania i często też składania obietnic. A co gdyby zaplanować na 2018 rozwinięcie swojej wiedzy w zakresie Artificial Intelligence (AI)? Jak się okazuje, w Internecie dostępnych jest wiele wartościowych kursów na temat uczenia maszyn oraz sztucznej inteligencji – i to w dużej części bezpłatnych! Przedstawiamy najciekawsze z nich.

Google Deep Learning

https://eu.udacity.com/course/deep-learning–ud730

Darmowy Dla średnio-zaawansowanych i zaawansowanych 3 miesiące

Darmowy kurs udostępniony na stronie Udacity, który został opracowany wspólnie z Vincentem Vanhoucke z projektu Google Brain. Składa się nagrań wideo, ćwiczeń i innych materiałów. Jest on skierowany do osób zaawansowanych, mających wiedzę z zakresu matematyki i doświadczenie w programowaniu. Kurs jest częścią programu Machine Learning Engineer Nanodegree.

Stanford Engineering Everywhere

Kurs: CS229 – Machine Learning; https://see.stanford.edu/Course/CS229

Darmowy Dla średnio-zaawansowanych i zaawansowanych 20 wykładów

Wykłady Stanford University – nagrane w formie wideo (średnia jakość) i z transkryptem poświęcone tematyce uczenia maszynowego i statystycznego rozpoznawania wzorców. Dostęp do wykładów, z których każdy trwa 60-70 minut, jest darmowy. Dostępne są też handouty do wykładów, materiały dodatkowe i tematy prac domowych.

Machine Learning Engineer

Nanodegree Program / Udacity

https://eu.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree–nd009

199 dol./miesiąc Dla zaawansowanych Około 6 miesięcy

Program przygotowany wspólnie z przedstawicielami firm Google, AT&T oraz Facebook. Obejmuje on stworzenie dziewięciu projektów z zakresu uczenia maszynowego, data science i sztucznej inteligencji. Wymagane są: umiejętność programowania w języku Python, wiedza z zakresu statystyki oraz algebry liniowej.

 

MIT OpenCourseWare

Kurs: 6.034 – Artificial Intelligence

Nagrania wykładów udostępnione przez Massachusetts Institute of Technology w ramach MIT OpenCourseWare. Dostępne są w sumie 23 wykłady z transkrypcją, dodatkowe zadania i egzaminy. Nagranie (dobra jakość) pochodzi z 2010 roku.

Darmowy Dla średnio-zaawansowanych i zaawansowanych 23 wykłady

Microsoft AI School

https://aischool.microsoft.com/learning-paths

Darmowy Dla średnio-zaawansowanych i zaawansowanych Zestaw kursów i opisów

Zestaw kursów jedno- i wielomodułowych na różne tematy związane z AI, Deep Learning, językiem Python oraz Microsoft Azure. Kursy o czasie trwania od 10 minut do 20 godzin. Część linków odsyła do kursów wideo, większość tworzą jednak strony (i pliki PDF) dokumentacji technicznej Microsoft.

Machine Learning

www.coursera.org/browse/data-science/machine-learning?languages=en

Płatny Od początkujących do zaawansowanych Kilka cykli kursów

Zestaw kilku cykli kursów na stronie Coursera, w tym m.in.:

  • Deep Learning – 5 kursów od deeplearning.ai
  • Big Data – 6 kursów z University of California
  • Machine Learning – 4 kursy od University of Washington
  • Advanced Machine Learning – 7 kursów z National Research Higher School of Economics
  • Data Mining – 6 kursów od University of Illinois
  • Recommender Systes – 5 kursów z University of Minnesota

Artificial Intelligence

BerkeleyX, kurs: CS188x_1

https://courses.edx.org/courses/BerkeleyX/CS188x_1/1T2013/course/

Darmowy Dla średnio-zaawansowanych i zaawansowanych Materiały z jednego semestru

Archiwalne nagrania i materiały wykładów z semestralnego kursu poświęconego AI na UC Berkeley w 2013 roku. Dostępne są slajdy, zadania domowe, można również zobaczyć egzaminy.

Google Cloud AI Adventures

Darmowy Dla początkujących 14 filmów

Zestaw kilkunastu filmów wprowadzających w tematykę uczenia maszynowego, tworzenia estymatorów, wizualizacji danych. Zawiera on też wprowadzanie w tematykę głębokiego uczenia oraz Big Data.

Google Cloud Next’17

GCP Machine Learning

Darmowy Dla początkujących i średnio-zaawansowanych 28 filmów

Zestaw 28 filmów – głównie z konferencji Google Cloud Next’17 – podane w przystępny sposób. Omówione zostały przykładowe API, sposoby tworzenia aplikacji, wykorzystanie Apach Spark MLlib, a także zaawansowane sieci neuronowe, analiza wideo i wiele innych tematów. Spośród wszystkich filmów aż 23 pochodzą z GC Next ’17 i są to nagrania o typowej długości 40-50 minut.

Warto również zobaczyć