👨‍🎓Data Science: Machine Learning

Build a movie recommendation system and learn the science behind one of the most popular and successful data science techniques.

Гарвардский университет предлагает курс "Машинное обучение" БЕСПЛАТНО!

В рамках этого курса вы создадите систему рекомендаций по фильмам и узнаете, что лежит в основе методов машинного обучения.

📌Course

ai_machinelearning_big_data

🔥Master Data Science for free

Вторая большая подборка бесплатных курсов для получения степени в области Data Science.

📂 Computer Science 101
https://online.stanford.edu/courses/soe-ycscs101-computer-science-101

📂 Machine Learning Specialization
https://coursera.org/specializations/machine-learning-introduction

📂 Artificial Intelligence for Robotics
https://udacity.com/course/artificial-intelligence-for-robotics--cs373

📂 Designing Your Career
https://online.stanford.edu/courses/tds-y0003-designing-your-career

📂 Stanford: Теория игр
https://online.stanford.edu/courses/soe-ycs0002-game-theory

📂 Machine Learning with Python
https://www.freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python/

📂 Probability and Statistics: To P or Not To P? (Coursera)
https://www.coursera.org/learn/probability-statistics

📂 Numpy полный бесплатный курс
https://www.youtube.com/playlist?list=PLysMDSbb9Hcz3Gdi9oV-btohZ9zhths-r

📂Углубленное машинное обучение
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning

📂 Stat 110: Harvard University (YouTube)
https://www.youtube.com/watch?v=KbB0FjPg0mw&list=PL2SOU6wwxB0uwwH80KTQ6ht66KWxbzTIo&index=1

📂 The Open Source Data Science Masters
https://github.com/datasciencemasters/go

📂 Google - искусственный интеллект для всех
https://edx.org/learn/artificial-intelligence/google-google-ai-for-anyone

📂Microsoft - ИИ для начинающих
https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners

📂 IBM - AI for Everyone: Освоить основы
https://edx.org/learn/artificial-intelligence/ibm-ai-for-everyone-master-the-basics

📂 Гарвард - Введение в искусственный интеллект с помощью Python
https://cs50.harvard.edu/ai/2023

📂 Введение в генеративный ИИ
https://cloudskillsboost.google/journeys/118

📂 Deep Learning - Finetuning Large Language Models
https://deeplearning.ai/short-courses/finetuning-large-language-models/

📂Microsoft - Основы ИИ в Azure
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/

📂Linux Foundation - Основы работы с данными и искусственным интеллектом
https://edx.org/learn/computer-programming/the-linux-foundation-data-and-ai-fundamentals

📂12 linux курсов:
https://news.1rj.ru/str/linuxkalii/538

📂 Alison - 13 бесплатных курсов по ИИ
https://alison.com/tag/artificial-intelligence

📂 Проекты по искусственному интеллекту
https://mygreatlearning.com/academy/learn-for-free/courses/artificial-intelligence-projects

📂 Introduction to Internet of Things:
https://online.stanford.edu/courses/xee100-introduction-internet-things

📂 Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures
https://coursera.org/learn/algorithms-graphs-data-structures

📂 Python:
http://cs50.harvard.edu/python/2022/

📂 Machine Learning:
http://developers.google.com/machine-learning/crash-course

📂 Deep Learning
http://introtodeeplearning.com

📂 Data Analysis
http://pll.harvard.edu/course/data-analysis-life-sciences-4-high-dimensional-data-analysis

📂 Линейная Алгебра
http://pll.harvard.edu/course/data-analysis-life-sciences-2-introduction-linear-models-and-matrix-algebra

📂 Algebra basics
https://www.khanacademy.org/math/algebra-basics

📂 Excel и PowerBI
http://learn.microsoft.com/training/paths/modern-analytics/

📂 Визуализация данных:
http://pll.harvard.edu/course/data-science-visualization

📂 PowerBI
http://learn.microsoft.com/users/collinschedler-0717/collections/m14nt4rdwnwp04

📂 Tableau:
http://tableau.com/learn/training

📂 Statistics:
http://cognitiveclass.ai/courses/statistics-101…

📂 SQL:
http://online.stanford.edu/courses/soe-ydatabases0005-databases-relational-databases-and-sql

ai_machinelearning_big_data

🌐 Сервис GigaChat от Сбера имеет большие перспективы как в России, так и в других странах мира

Об этом заявил директор Российской ассоциации электронных коммуникаций (РАЭК) Сергей Гребенников.

По словам эксперта, сегодня с текстом и изображениями работают многие диджитал-специалисты — сервис позволит им повысить скорость работы и вдохновит новые идеи. При этом Гребенников отметил, что сервис, благодаря пользователям, и сам сможет быстрее развиваться.

«Здорово, что инновационные инструменты становятся доступны широкой аудитории: как показывает практика, пользователи помогают компаниям совершенствовать продукты и генерировать новые подходы к их развитию. Это крайне важно в современной гонке технологий. Уверен, что Сбер продолжит и дальше развивать функционал GigaChat, а также создавать новые продукты на основе технологий ИИ», — подчеркнул он.

📌 Источник

ai_machinelearning_big_data