Первый бесплатный курс MLinside

Мы опубликовали на Stepik наш первый бесплатный курс (он же демо платного) - https://stepik.org/users/984760246/

Первым (коммерческим) курсом в MLinside был базовый курс ML. Не то чтобы мало на свете введений в ML. Для меня, например, после 15 лет преподавания, гораздо более интересный курс это ML в бизнесе, который мы тоже уже стартовали в MLinside, и где рассматриваем стандартные задачи, решаемые в компаниях. Но сработал тот же принцип несрезания конверсии, о котором я рассказывал в прошлом посте: вот придет кто-то на ML в бизнесе, поймет, что пока рано, и много чего из базы непонятно, а без базового курса и идти некуда 🙂

Первый поток мы набрали очень быстро, и с головой погрузились в проведение курса. Но в какой-то момент стало понятно, что поток закончится через 6 месяцев, отзывы от самых быстрых студентов пойдут через 3-4 месяца, и все это время не публиковать никакой информации о «Базе ML» будет как-то опрометчиво.

Решением стала публикация отдельных лекций в открытом доступе. Подписчики нас попросили выложить примеры лекций всех преподавателей курса, чтобы можно было оценить подачу материала. Я выбрал несколько видео от каждого, и оказалось, что в целом, даже только по выбранным фрагментам уже можно чему-то научиться.

В самом деле, в итоговый список попали:
- часть лекций по математике
- пара видео про питон
- семинары про линейную регрессию и SGD
- семинар, где собирается простая нейросеть на коленке не в PyTorch, а прям с нуля ручками с объяснением, как это работает
- лекции и семинары по метрикам качества и особенностям их оптимизации и валидации моделей

Посмотрев на все это, мы выложили материалы на Stepik в виде демо курса «База ML». Так что теперь у нас есть небольшой бесплатный курс, где можно познакомиться с основными концепциями: какая математика и какой питон нужны в ML, как работают внутри ML модели на примере линейных моделей и нейросеток (в частности, как и там и там применяется оптимизация с помощью SGD), как валидировать ML модели на примере задачи регрессии. Ко всему этому еще есть тесты и задания, так что проверить себя тоже можно :)

Что будет дальше? По мере расширения нашей линейки курсов, будет больше материалов в открытом доступе. Кроме того, у нас уже сформировался длинный список дополнительных видео для существующих курсов, что-то из них тоже будет опубликовано. Так что ждите новых анонсов! Также пишите, каких видеолекций/курсов вам не хватает в открытом доступе. Подумаем, что можем сделать 🙂

Kantor.AI

Первый бесплатный курс MLinside

Мы опубликовали на Stepik наш первый бесплатный курс (он же демо платного) - https://stepik.org/users/984760246/

Первым (коммерческим) курсом в MLinside был базовый курс ML. Не то чтобы мало на свете введений в ML. Для меня, например, после 15 лет преподавания, гораздо более интересный курс это ML в бизнесе, который мы тоже уже стартовали в MLinside, и где рассматриваем стандартные задачи, решаемые в компаниях. Но сработал тот же принцип несрезания конверсии, о котором я рассказывал в прошлом посте: вот придет кто-то на ML в бизнесе, поймет, что пока рано, и много чего из базы непонятно, а без базового курса и идти некуда 🙂

Первый поток мы набрали очень быстро, и с головой погрузились в проведение курса. Но в какой-то момент стало понятно, что поток закончится через 6 месяцев, отзывы от самых быстрых студентов пойдут через 3-4 месяца, и все это время не публиковать никакой информации о «Базе ML» будет как-то опрометчиво.

Решением стала публикация отдельных лекций в открытом доступе. Подписчики нас попросили выложить примеры лекций всех преподавателей курса, чтобы можно было оценить подачу материала. Я выбрал несколько видео от каждого, и оказалось, что в целом, даже только по выбранным фрагментам уже можно чему-то научиться.

В самом деле, в итоговый список попали:
- часть лекций по математике
- пара видео про питон
- семинары про линейную регрессию и SGD
- семинар, где собирается простая нейросеть на коленке не в PyTorch, а прям с нуля ручками с объяснением, как это работает
- лекции и семинары по метрикам качества и особенностям их оптимизации и валидации моделей

Посмотрев на все это, мы выложили материалы на Stepik в виде демо курса «База ML». Так что теперь у нас есть небольшой бесплатный курс, где можно познакомиться с основными концепциями: какая математика и какой питон нужны в ML, как работают внутри ML модели на примере линейных моделей и нейросеток (в частности, как и там и там применяется оптимизация с помощью SGD), как валидировать ML модели на примере задачи регрессии. Ко всему этому еще есть тесты и задания, так что проверить себя тоже можно :)

Что будет дальше? По мере расширения нашей линейки курсов, будет больше материалов в открытом доступе. Кроме того, у нас уже сформировался длинный список дополнительных видео для существующих курсов, что-то из них тоже будет опубликовано. Так что ждите новых анонсов! Также пишите, каких видеолекций/курсов вам не хватает в открытом доступе. Подумаем, что можем сделать 🙂

hottg.com/kantor_ai/403

6.5K viewsJan 31 at 14:22