Узнать больше о Machine Learning и поймать робота: 10 онлайн-курсов, на которые стоит записаться

По итогам 2016 года число россиян, участвующих в образовательных онлайн-курсах на отечественных и зарубежных платформах, увеличилось в два раза по сравнению с прошлым годом и достигло миллиона человек, свидетельствуют данные совместного аналитического доклада компаний Coursera, «Открытое образование» и «Лекториум». В 2017 году эксперты прогнозируют дальнейшее продвижение формата massive open online course (MOOC): расти будет как количество пользователей, так и разнообразие самих направлений. В числе популярных будут оставаться программы по изучению Computer science, проектного менеджмента и гибких методик разработки. Представляем подборку из 10 онлайн-курсов от ведущих компаний и университетов мира, записаться на которые никогда не поздно. Программы подойдут для тех, кто уже давно хотел попробовать MOOC, но решился только сейчас.

Computer science

Introduction to Computer Science (Гарвардский университет), edX

Программа подходит как начинающим, так и опытным программистам. Вводный курс от Дэвида. Дж. Малана (David J.Malan), традиционно доступный на edX, знакомит слушателей со структурами данных, инкапсуляцией, ресурсным менеджментом, инструментами и методами программной инженерии, веб-разработкой. Участникам курса предложат практические задачи из таких областей, как биология, криптография, финансовый сектор, криминалистика, разработка игр и так далее. Регистрация с открытой датой, прохождение курса доступно в удобном для пользователя темпе.

Introduction to Data Storage and Management Technologies (Институт инженеров электротехники и электроники — IEEE), edX

Курс предоставляет базовое понимание технологий хранения данных. Программа обучения включает информацию о различных типах систем хранения, сетевых технологиях, а также о концепциях, связанных с управлением непрерывностью бизнеса, безопасностью и управлением хранилищем. Курс рассчитан на четыре недели (для прохождения потребуется 1−2 часа в неделю).

Machine Learning (Стэнфордский университет), Coursera

Один из самых известных и популярных курсов по Machine Learning знакомит с такими понятиями, как машинное обучение, data mining, и дает вводную информацию о статистических методах распознавания образов. Программа занятий включает обучение параметрическим и непараметрическим алгоритмам, методу опорных векторов, функции ядра, работе нейронных сетей, а также другие темы.

Прохождение программы основано на примерах, благодаря которым слушатель может научиться применять алгоритмы машинного обучения на практике — например, в проектировании роботов (восприятие, контроль), анализе текстов (онлайн-поиск, антиспам), компьютерном зрении, медицинских информационных системах, обработке аудио, интеллектуальном анализе баз данных и других областях.

Process Mining: Data Science in Action (Технический университет Эйндховена), Coursera

Курс предназначен как для студентов, так и для специалистов. Рассчитан на шесть недель (от 3 до 5 часов в неделю отводится на самостоятельное обучение). Программа включает обзор подходов и технологий, которые используют event data для поддержки принятия решений и проектирования бизнес-процессов. Курс раскрывает ключевые техники интеллектуального анализа процессов (process mining), а также позволяет учиться на реальных наборах данных, помогая применить теорию в различных прикладных областях.

A developer's guide to the Internet of Things (IoT) от компании IBM, Coursera

Этот курс дает начальное представление об особенностях разработки и развертывания решений для Интернета вещей (IoT) и подойдет для слушателей, обладающих базовыми знаниями в области программирования. В течение обучения предстоит выполнять задачи как на Python, так и на JavaScript. В курс включается обучение всем шагам, необходимым для создания базового решения IoT с использованием популярного устройства Raspberry Pi и пробной версии IBM Watson IoT Platform.

Responsive Website Tutorial and Examples (Лондонский университет), Coursera

Одна из составляющих курса — разработка веб-приложений на основе Meteor. Например, на одном из уроков слушателям расскажут, как за короткий срок создать сервис, который сможет работать на разных устройствах, включая мобильные. Также авторы курса расскажут, как создавать веб-приложения для совместной работы, что такое Web audio API, как с ним работать и многое другое.

Software Processes and Agile Practices (Альбертcкий университет), Coursera

В этом курсе изучаются разные процессы разработки софтверного продукта, а также подробно рассказывается об основах agile-практик (в том числе об экстремальном программировании и Scrum). После успешного завершения курса слушатель будет способен различать разные модели процессов для организации разработки софта, выбирать подходящие модели процессов для проекта, а также применять основы Agile и менеджмента в разработке продукта.

Testing with Agile (Виргинский университет), Coursera

Курс ориентирован на профессионалов, работающих в области программного обеспечения и IT, а также тех, кто заинтересован в освоении гибких (agile) методик программирования. Авторы курса расскажут, как интегрировать работу над проектом в непрерывный поток выпуска, провести тестирование, определить мотивацию пользователя и убедиться, что вы движетесь в правильном направлении. Курс включает четыре недели занятий (по 2−4 часа в неделю).

Робототехника

Robotics: Perception (Пенсильванский университет), Coursera

В этом курсе слушатели изучат, как управлять движением робота, используя изображения и видео, полученные с камер, установленных на роботах. Авторы расскажут о том, как осуществляется визуальная одометрия, включая построение оптического потока.
проверку векторов оптического потока на потенциальные ошибки, определение движения камеры из оптического потока и другие стадии. Это четвертый из шести и один из самых успешных курсов Пенсильванского университета, посвященных робототехнике. Уровень сложности — средний. Обучение рассчитано на четыре недели.

Artificial Intelligence for Robotics (Стэнфордский университет), Udacity

Еще один легендарный курс, доступный на Udacity, обучает основным методам, применяемым в области искусственного интеллекта (это, в частности, вероятностный вывод, компьютерное зрение, машинное обучение, а также планирование — все с упором на робототехнику). Примеры кода и задания помогут понять, как применить эти методы в контексте создания беспилотного автомобиля. Курс является частью магистерской программы Georgia Tech Masters по информатике. Обновленная программа включает в себя заключительный проект, в котором участнику курса предстоит преследовать убегающего робота. Прохождение курса рассчитано на два месяца.

Редакция новостного портала
Архив по годам:
Пресс-служба