Бесплатные Онлайн-курсы по искусственному интеллекту

ТОП 15 бесплатных курсов по работе с искусственным интеллектом 2025 - рейтинг лучших онлайн-курсов по искусственному интеллекту

Искусственный интеллект — это способность компьютера обучаться, принимать решения и выполнять действия, свойственные человеку. На основе предпочтений сервисы составляют подборки фильмов или делятся советами по покупкам — в основе этого лежит машинное обучение и deep learning.

Рынок нуждается в специалистах, которые способны разрабатывать и обслуживать искусственные нейронные сети. Это помогает автоматизировать многие рабочие процессы, определять скрытые тенденции и придумать новые полезные сервисы.

Каким бывает искусственный интеллект

Исследователи обычно подразделяют искусственный интеллект на три группы — слабый, сильный и суперинтеллект.

Слабый искусственный интеллект

Это интеллект, который уже удалось создать. Он способен решить определенную задачу (во многих случаях даже лучше, чем человек). Яркий пример — компьютерная программа Deep Blue, обыгравшая знаменитого Гарри Каспарова в шахматы (1996 год). Но такой шахматный компьютер не умеет делать ничего другого.

Слабый искусственный интеллект используется в медицине, логистике, банковском деле и бизнесе:

• Машинный интеллект от компании Google опередил врачей в точности диагностики рака молочной железы. По данным Американского онкологического общества, врачи не диагностируют рак примерно в 20% случаев и часто ставят неправильное заключение. Искусственный интеллект не только поставил более точный диагноз, но и чаще указывал на болезнь там, где врачи не смогли ее распознать.
• Система Fraud Detector от Amazon. Сервис помогает бороться с онлайн-мошенничеством. Умный алгоритм отслеживает действия пользователей в реальном времени и сообщает о подозрительных заказах или других сомнительных действиях.
• Беспилотные автомобили Waymo могут передвигаться по дорогам без вреда для прохожих и пассажиров.

Эти три примера показывают, в каких сферах применяется слабый искусственный интеллект.

Сильный искусственный интеллект

Detroit: Become Human — приключенческая компьютерная игра с элементами интерактивного кинематографа. В ней хорошо показано, как бы выглядел сильный искусственный интеллект. Здесь роботы способны учиться, мыслить, чувствовать, осознавать себя и принимать решения — прямо как человек.

В реальной жизни ближе всего к сильному искусственному интеллекту — голосовые помощники Siri и Алиса. Они лишь имитируют человеческое общение и неспособны принимать решения в ситуациях, которым их не обучили.

Суперинтеллект

Пока у человечества нет ни малейшего представления, как это сделать (и возможно ли вообще). Это не просто умные машины, а компьютеры, во всем превосходящие людей (что-то из области фантастики).

Чем занимается специалист по искусственному интеллекту

Специалист по машинному обучению — это программист, который с помощью определенных наборов данных и алгоритмов обучает искусственный интеллект. В разных компаниях и проектах задачи ML-менеджера могут отличаться, но чаще всего специалист занимается следующим:

• Собирает и подготавливает данные. Для «прокачки» искусственного интеллекта нужно собрать большое количество информации. Например, чтобы научить машину отличать кошек от собак, необходимо предоставить ей много фотографий и сделать подписи — на каких картинках изображены кошки, а где — собаки. Такая классификация данных называется разметкой.

Сложно собирать информацию вручную. Если это изображения, нужно предоставить фотографии с разных ракурсов и разных углов освещенности. Социальная сеть «ВКонтакте» запустила функцию — она показывает фотографию пользователей и спрашивает: «Это Николай Соболев?» Если да, то можно поставить утвердительную отметку. Процесс займет меньше секунды — не стоит лениться и пропускать уведомление, так пользователь «ВКонтакте» поможет нейросетям лучше распознавать лица.

• Строит модели машинного обучения для обработки данных. Яркий пример — умная лента «ВКонтакте». Алгоритм социальной сети отслеживает лайки и комментарии пользователя, смотрит на предпочтения друзей и других людей с похожими интересами. На основе этой информации умная лента показывает материалы, которые теоретически способны заинтересовать юзера. ML-инженеры создают и обучают такие алгоритмы.

Со временем вкусы и предпочтения пользователя могут измениться. Умная лента учтет это и предложит другие потенциально интересные публикации.

Кому подойдет профессия специалиста по машинному обучению

Четыре основных категории, для которых подойдет профессия ML-инженера:

• Программистам. Особенно тем, кто хочет улучшить свои знания в области Python, C++, JavaScript, Scala или Julia. Выбрав профессию ML-инженера, программист научится работать с данными и алгоритмами, а также подтянет математику.
• Аналитикам или менеджерам продуктов. Специалисты, которые хотят ближе познакомиться с продвинутыми технологиями и принимать решения на их основе.
• Ученым. Работа с искусственным интеллектом подойдет для специалистов, которые хотят моделировать сложные процессы и находить взаимосвязи в разрозненных данных.
• Исследователям или data-журналистам, которые стремятся обнаружить истинные причины тех или иных событий и явлений современного мира.

Сотрудники из других областей тоже могут проявить себя в этой деятельности. Однако данное направление подойдет для специалистов с математическим складом ума — это стоит учитывать перед обучением.

Какие навыки нужны специалистам по искусственному интеллекту

Чтобы стать успешным ML-инженером, специалисту по искусственному интеллекту важно обладать следующими навыками:

• Аналитический склад ума и внимание к деталям. Машинное обучение — это наука, где необходимо постоянно выдвигать теории и проверять их на практике. Пример: программисты хотят создать систему рекомендаций для социальной сети «ВКонтакте». Первый этап — посмотреть, какие записи лайкают друзья, на какие сообщества подписываются. Чтобы система работала лучше и точнее, специалистам нужно учитывать и другие моменты — время года или суток, события в стране и в мире. «ВКонтакте» утром в основном рекомендует новости, а вечером — развлекательный контент. На кропотливую и монотонную работу уходит огромное количество времени, поэтому ML-инженеру нужно быть усидчивым.
• Логическое мышление. При создании любой программы разработчики сталкиваются с проблемами. Специалисту необходим особый склад ума, чтобы решить трудности. Для определения хорошего контента в социальной сети можно пойти двумя способами: посадить сотню человек и объяснить сложную систему правил или добавить простую кнопку эмоциональной реакции — лайк. Если публикация собирает много «сердечек», значит, пост пользуется популярностью, и он интересен пользователям. Искусственный интеллект учитывает эти данные и покажет запись большему количеству юзеров.
• Алгебра и дискретная математика. Знание этих дисциплин пригодится для разбора сложных технических концепций, лежащие в основе машинных алгоритмов. Не обязательно иметь диплом математического факультета — достаточно хорошо знать школьную программу.
• Статистика и теория вероятностей. ML-инженер работает с данными, анализирует их и применяет теорию вероятностей, чтобы настроить алгоритмы и оценить правильность результатов. При устройстве на работу компании отдают предпочтение специалистам, которые хорошо знают тонкости высшей математики. Если сотрудник плохо разбирается в этом направлении, достаточно разбираться в основах статистики — тогда специалист сможет претендовать на вакансию «джуниоров».
• Программирование. Специалисты по работе с искусственным интеллектом в основном используют Python или R, однако знание двух этих языков недостаточно. Если ML-инженер планирует продвигаться по карьерной лестнице и хочет достичь успеха в профессии, придется много работать с базами данных — для этого нужен SQL. Еще придется выучить много фреймворков — Apache Spark, TensorFlow, PyTorch и библиотек (scikit-learn, NumPy, Keras, Napndas). Многие компании используют пакет программ для ученых MATLAB, который тоже придется освоить.

Большая часть профессиональной литературы написана на английском, поэтому ML-инженеру потребуется знание языка.

Востребованность профессии

Специалист по работе с искусственным интеллектом востребован во многих направлениях. Отрасли, где ML-инженеры смогут себя реализовать:

• Сфера здравоохранения. Искусственный интеллект обращает внимание даже на незначительные детали. «Машина» объективно оценивает аналитические данные, поэтому ученые используют технологию для диагностики различных заболеваний. Во время тестирования новых препаратов специалисты также активно применяют искусственный интеллект — это позволяет фармацевтическим компаниям экономить средства.
• Сфера грузовых и пассажирских перевозок. ML-инженеры создают программы, способные заменить водителей такси и дальнобойщиков. Специалисты уже тестируют беспилотные легковые автомобили. Если в будущем получится разработать «умные» грузовые беспилотники, это поможет решить проблему частых аварий (из-за высокой нагрузки и длинных поездок дальнобойщики засыпают за рулем). Искусственный интеллект умеет выстраивать оптимальные логистические маршруты — эту «фишку» использует каждый из нас, когда открывает навигатор.

Сфера финансов — одна из самых перспективных отраслей для ML-инженера. Специалист может работать сразу в нескольких направлениях:

• Аналитика рынка. У искусственного интеллекта нет эмоций и чувств. Он активно интегрируется в брокерские компании, помогает анализировать меняющиеся факторы рынке и делать прогнозы с высокой точностью. ML-инженеры создают нейронные системы для клиентов из финансового сектора.
• Борьба с мошенничеством. Алгоритмы искусственного интеллекта успешно используются в борьбе с мошенничеством и «отмыванием» денег. «Машина» легко находит подозрительные денежные транзакции.
• Поиск инвестиционных проектов. Искусственный интеллект используется для поиска перспективных стартапов. Специалисты сотрудничают с инвесторами и создают для них программы, которые анализируют разные проекты и «вычеркивают» самые непривлекательные.

Еще ML-инженеры могут работать в банках. Специалисты внедряют системы анализа платежеспособности клиентов, которые обратились за кредитом.

Где учиться

Будущий специалист по работе с искусственным интеллектом может получить образование в высшем учебном заведении или с помощью бесплатных курсов.

ВУЗы

Университет дает студентам хорошую базу (особенно в математике и в статистике). Обучающийся получит диплом государственного образца — это станет преимуществом при трудоустройстве в крупную компанию.

Главный минус поступления в высшее учебное заведение — высокая стоимость обучения. Например, если студент планирует поступить в магистратуру на специальность Data Science в «Высшую школу экономики», то двухлетнее обучение обойдется за 1 155 000 рублей.

Если финансовый вопрос не беспокоит студентов, он может выбрать следующие университеты:

Бесплатные курсы

Этот вариант обучения подойдет тем, кто хочет получить структурированную информацию в сжатые сроки. В интернете пользователь найдет много учебников, гайдов и видеоуроков, которые помогут понять основы профессии.

Основная сложность обучения заключается в том, что студенту придется самостоятельно планировать обучение и развитие. Есть большая вероятность столкнуться с бесполезными и устаревшими знаниями — студент может больше потерять, а не получить. Желательно, чтобы у обучающегося был знакомый или старший товарищ, который умеет ориентироваться в информационном поле.

Бесплатные курсы дадут базу, но у студента не будет практической деятельности и возможности поработать с реальными проектами. Это может стать проблемой при трудоустройстве, где работодатели обязательно спросят про опыт.

Какие знания получит студент с помощью бесплатных курсов:

Сколько зарабатывает ML-инженер

Специалисты по работе с искусственным интеллектом делятся на три группы: Junior, Middle и Senior. Уровень заработной платы ML-инженера в основном зависит от квалификации и места работы (города и компании).

Junior

ML-инженер с опытом работы от одного года. В его обязанности входит: сбор и подготовка данных, построение несложных моделей машинного обучения (под контролем более опытного сотрудника, который в процессе работы дает полезные рекомендации).

«Джуниор» должен разбираться в библиотеках для обработки данных (Pandas, NumPy, Matplotlib) и понимать системы управления базами данных — MySQL.

Junior-специалист в Москве получает от 80 000 рублей. В регионах зарплата меньше и начинается от 40 000 рублей.

Middle

Уверенный ML-инженер с опытом работы от двух до пяти лет. На этом этапе специалист может оценивать производительность модели машинного обучения, анализировать и проверять данные на предмет заданных критериев.

Компаниям важно, чтобы middle-специалист умел работать с современными аналитическими пакетами на языках программирования Python и R, а также понимал Big Data. Знание статистических инструментов (SPSS и MATLAB) станет дополнительным преимуществом для «мидла».

Middle-специалист в Москве зарабатывает минимум 100 000 рублей. В регионах зарплата начинается от 60-80 тысяч рублей.

Senior

Опытный специалист, который работает на протяжении 5-7 лет над проектами в сфере data mining, data analysis, машинного обучения или математического моделирования. На этом этапе ML-инженер должен разбираться в Python и иметь полное понимание архитектуры нейронных сетей.

Знание Spark Streaming, Cassandra (система управления базами данных), различных фреймворков — этими и другими умениями должен обладать «сеньор», работающий в крупной компании.

Заработная плата senior-специалистов в Москве начинается от 200 000 рублей. В регионах зарплата составляет примерно 100 тысяч и более.

В России

Чтобы узнать среднюю зарплату ML-инженера в России по городам, важно знать, в какой области искусственного интеллекта работает специалист. Это может быть ученый-исследователь, инженер нейролингвистического программирования, дата-инженер, архитектор искусственного интеллекта, инженер по машинному обучению.

Портал Zarplan по запросу «Machine Learning» предоставил следующую информацию по некоторым российским городам:

Средняя зарплата ML-инженера специалиста в России составляет 252 161 рублей. Данные получены на основе вакансий, найденных на сайтах-агрегаторах.

За рубежом

Уровень средней заработной платы за рубежом выше, чем в России. Информацию о зарплате предоставил портал GlassDoor. Партнеркин в поисковой строке указывал профессию «ML engineer» и выбрал несколько европейских стран:

Где найти работу

ML-инженер может искать предложения по работе на крупных сайтах с вакансиями — HeadHunter или Superjob. Также стоит открывать тематические каналы в Telegram, где бренды и компании находятся в поиске сотрудников:

• Game Development Jobs;
• Job in IT & Digital;
• Job for QA;
• Telegram IT Job.

Многие специалисты по искусственному интеллекту работают удаленно. Таким сотрудникам необходимо искать вакансии на биржах и фриланс-площадках. Уровень зарплаты здесь меньше, чем в крупных компаниях. Подойдут следующие платформы для заработка:

• Kwork;
• FL;
• Freten;
• Хабр Фриланс;
• Weblancer.

Искать вакансии на вышеперечисленных площадках можно по ключевым словам «машинное обучение», «нейронные сети» и другие. Senior-специалисты, владеющие английским языком, могут поискать вакансии на зарубежной платформе Upwork.

Плюсы и минусы профессии

Профессия ML-инженера востребована на российском и мировом рынках. Однако эта специальность подойдет не всем. Перед тем как поступить в высшее учебное заведение или пройти бесплатные курсы, полезно познакомиться с преимуществами и недостатками этой сферы.

Вывод

ML-инженеры работают над сложными и увлекательными проектами, которые хорошо оплачиваются. Специалисты трудятся над развитием искусственного интеллекта, который упрощает жизнь, делает ее интереснее и безопаснее. Если человек мотивирован заниматься современными проектами, то профессия специалиста по машинному обучению идеально подойдет для него.

Популярные профессии в направлении