10 лучших бесплатных курсов по искусственному интеллекту в 2025 году: от начального до продвинуто...

#MachineLearning #DeepLearning #DataScience #GenerativeAI

Хотите бесплатно изучать ИИ в 2025 году? Вот 10 лучших качественных бесплатных курсов по ИИ, которые вы можете начать уже сегодня. Этот список охватывает уровни от начального до продвинутого, включая Python, машинное обучение, глубокое обучение, программы магистратуры по управлению правами (LLM), многозадачность (MLOps) и GenAI. Я указал уровни сложности, продолжительность, то, что вы будете изучать, и прямые ссылки.

Ссылки на курсы:

Эндрю Нг – Специализация «Машинное обучение» (аудит): https://www.coursera.org/specializati...

DeepLearning.AI – Генеративный ИИ (бесплатные короткие курсы): https://www.deeplearning.ai/short-cou...

Google – Ускоренный курс по машинному обучению: https://developers.google.com/machine...

fast.ai – Практическое глубокое обучение для программистов: https://course.fast.ai/

MIT 6.S191 – Введение в глубокое обучение: http://introtodeeplearning.com/

Harvard CS50 «Искусственный интеллект на Python»: https://cs50.harvard.edu/ai/

Ресурсы по курсу CS229 Стэнфордского университета: https://see.stanford.edu/Course/CS229

Микрокурсы Kaggle: https://www.kaggle.com/learn

freeCodeCamp – МО с Python: https://www.freecodecamp.org/learn/ma...

NVIDIA DLI – Бесплатные курсы: https://www.nvidia.com/en-us/training/

Для кого это?
Для новичков, желающих структурированного старта в области ИИ/МО
Для разработчиков, повышающих квалификацию в области глубокого обучения и получения степени магистра права (LLM)
Для специалистов по данным, желающих участвовать в практических проектах
Для всех, кто изучает GenAI, разработку с подсказками, многозадачность (MLOps)

Что вы изучите:
Python для данных и МО, основы математики
Обучение с учителем/без учителя, оценка моделей
Глубокое обучение с PyTorch/TensorFlow
Обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение, трансформаторы, LLM
Основы разработки с подсказками и RAG
MLOps: наборы данных, управление версиями, развертывание

Бесплатные сертификаты?
Многие предлагают аудит/бесплатный контент; Сертификаты обычно платные. Kaggle предлагает значки; некоторые модули NVIDIA DLI предлагают бесплатные записи прохождения во время акций.

Рекомендуемая схема обучения:

Шаг 1: Google MLCC или freeCodeCamp ML
Шаг 2: Специализация Эндрю Нг (аудит)
Шаг 3: fast.ai для практического обучения
Шаг 4: DeepLearning.AI, короткие курсы GenAI для LLM
Шаг 5: Создание 3 проектов (Kaggle + GitHub) и рассмотрение NVIDIA DLI для видеокарт
Ресурсы:

Colab (бесплатные видеокарты), Kaggle Notebooks, Papers With Code, Hugging Face Datasets/Transformers

Главы:

0:00 Введение
0:27 Эндрю Нг – Специализация по машинному обучению (без аудита)
0:52 DeepLearning.AI – Краткие курсы по генеративному ИИ
1:11 Google – Ускоренный курс по машинному обучению
1:34 Fast.ai – Практическое глубокое обучение для программистов
1:57 MIT OCW – Введение в глубокое обучение (6.S191)
2:17 Гарвардский курс CS50: Введение в искусственный интеллект на Python
2:37 Стэнфордский курс CS229 (запись лекций + заметки)
2:57 Kaggle – Микрокурсы (практические)
3:20 FreeCodeCamp – 12-часовое машинное обучение на Python
3:42 NVIDIA – Основы глубокого обучения (бесплатные курсы DLI)
4:12 Заключение и рекомендации

Есть вопросы? Задавайте их в комментариях ниже!

#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #ГлубокоеОбучение #НаукаО Данных #ГенеративныйИИ #LLM #Python #БесплатныеКурсы #LearnAI #MLOps #NLP #КомпьютерноеЗрение #fastai #Coursera #GoogleAI #MIT #Harvard #Stanford #Kaggle #NVIDIA