Понятные ресурсы по ML и DL Как мы выяснили, не всегда самые расхайпленные курсы проходятся спокойно и на одном дыхании. А алгоритмы только и подкидывают нам свежий хайп. Из-за чего реально бриллиантовые руки курсы навсегда остаются на дне рекомендаций. Но есть и исключения - некоторые курсы как раз и приобретают свою аудиторию своей понятностью и давайте пробежимся по самым понятным курсам (спасибо за ваши ответы на мой пост) Много людей дошло до конца и даже что-то поняло, и поэтому опыт, собранный выгоревшими нейронами нашего комьюнити, можно попробовать переложить на себя: ▫️Машинное обучение от Евгения Соколова (ВШЭ) - для многих самый понятный курс по классическому ML. Очень подробно, разжевано, местами долго, но зато в голове остается понимание. Машинное обучение 1: 🎙 Плейлист 🌟 Вики Машинное обучение 2: 🎙 Плейлист 🌟 Вики 🐞 Конспекты 🪐 Гитхаб ▫️Базовый ML от Кантора (DMIA) - тоже топ для старта по мнению чата моему личному мнению. Простые понятные лекции и сами презентации. Единственное, прошу учесть, что в некоторых местах материал уже немного устаревший, но классика не устаревает 🤓 💡 Канал с лекицями 🔵 DMIA Industry 🔵 DMIA Production ML 🔵 DMIA Sport 🔵 DMIA DL ▫️Легендарный Сергей Николенко - у него есть хардкор на 4 семестра, но курс для первокурсников просто песня. Кстати, за его же аторством зачитанная до дыр книга про Глубокое обучение (писал про это тут) 🌿 Плейлист Машинное обучение 🫠 Плейлист Глубокое обучение 🧡 Курс для первокурсников ▫️ML Учебник и Тренировки от Яндекса - ни для кого не секрет, что Яндекс делает топовые и понятные образовательные продукты по базе. Отличные материалы + можно набить руку на приближенных к реальности задачах. 💻 Хэндбук по ML ✏️ Тренировки по ML ▫️По Константину Воронцову мнения разделились полярно🤓 Для кого-то - перегружено ненужной математикой и душно, для кого-то лучшая фундаментальная база. Советую брать вторым курсом, когда уже понимаете терминологию. Мозги прокачаются знатно ☁️ Легендарный ресурс с лекциями 🗓 И легендарнейший старый курс 🎃 Плейлист с лекциями посвежее ▫️Как же здесь без Александра Дьяконова и его очень понятных объяснений сложных концепций в блоге и на лекциях. Тут сложно было разметить приоритет, потому что почти не было упоминаний. Но по моему мнению это первое место! Глубокое обучение: 🎙 Плейлист 🌟 Гитхаб ПЗАД: 🎙 Плейлист 🌟 Гитхаб 🐞 Книга по ML 🪐 И конечно же блог! Давайте еще обратим внимание не только на классику! 🔸Не обойтись в первую очередь без хрестоматийных курсов от ODS во времена прайма: 🔵 mlcourse.ai с Юрой Кашницким 🔵 dlcourse.ai с Семеном Козловым 🔵 RL c Антоном Плаксиным 🔵 NLP от Валентина Малых 🔵 ML System Design от Дмитрия Колодезева 🔵 MLOps с Пашей Кикиным 🔸Лекции от DLS (Deep Learning School) - формат заходит не всем, но ноутбуки и презентации блестящие. Отдельный респект лехендам DLS ☀️ Сайт DLS 📲 Их курсы на Степике 🔸Лена Войта и ее NLP курс для ШАДа, считается абсолютным мастхэвом для тех, кто хочет влезает в работу с текстами 🌟 Курс на Github 🔸Пока говорим про ШАД, сразу Practical DL с Виктором Лемпицким 🔮 Репозиторий курса 🔸Andrew Ng как иностранная классика. Ну точно легенда. Самые понятные объяснения DL на свете, хоть и бесит, что он иногда по три раза повторяет одно и то же🕺 💌 Deep Learning Specialization 💌 Machine Learning 🔸Сюда же из иностранных Андрей Карпаты, который ушел с роли директора ИИ, чтобы записывать для нас видосики ⛵️ Neural Networks: Zero to Hero 🔸Бессмертная классика курсов из Стэнфорда, которые в свое время собрали весь хайп по CV и NLP на мировом уровне: 🔖 CS231n (CV) 🔖 CS224n (NLP) 🔸Ну и скрытый бриллиант Nando de Freitas (Oxford, 2014-2015). Его не найдешь поиском. Сетки там учат еще во времена, когда PyTorch не существовал, а писали на Lua Torch. Говорят, что курс передает интуицию и ФИЗИКУ того, как работают нейронки! 🌊 Плейлист на ютабе Забирайте в сохраненки, делитесь с друзьями и пишите в комментарии, что я не упомянул! Все равно не будете ботать @asisakov_channel #ml #d