Существует множество бесплатных курсов и ресурсов, которые покрывают различные аспекты и прикладные области ИИ, что позволяет выбрать подходящий для ваших целей. ИИ – это быстро развивающаяся и перспективная область, и бесплатные курсы могут помочь вам быть в курсе последних тенденций и технологий.

Множество ресурсов предлагают высококачественное обучение, а также множество открытых материалов и учебных пособий.

При наличии достаточной мотивации и самодисциплины, можно изучить ИИ самостоятельно, не прибегая к покупке курсов. 

Таким образом, обучение через бесплатные ресурсы вполне реально и эффективно, особенно при наличии мотивации и самостоятельности в учебном процессе.

В статье каждый, кого интересует эта захватывающая область, может найти что-то для себя, от простых вводных материалов, в которых рассказывается что такое ИИ до курсов до практических курсов с формулами и кодом.

Начнем!

Блокноты Jupyter — это, уже довольно давно, один из самых неоднозначных инструментов в среде дата‑сайентистов. Одни яро критикуют Jupyter, другие горячо поддерживают этот проект. Но, тем не менее, многие согласятся с тем, что блокноты Jupyter, при правильном их использовании, могут быть очень ценным инструментом. Именно этому и посвящена данная статья — вторая в серии моих материалов про науку о данных и машинное обучение. Я поделюсь здесь методическими рекомендациями по использованию Jupyter Notebook для разведочного анализа данных.

Но для начала нам надо ответить на вопрос о том, почему блокноты Jupyter обосновались именно в научном сообществе. Когда тема Data Science была у всех на слуху, блокноты Jupyter ещё ничего из себя не представляли. До них у нас был IPython, интерактивная оболочка для Python, которую встраивали в различные IDE, вроде Spyder. Эти IDE пытались подражать работе RStudio или Matlab. Подобные инструменты получили широкое распространение среди исследователей.

В 2014 году из среды IPython вырос проект Jupyter. Масштабы его использования очень быстро стали просто огромными, чему, в основном, способствовали исследователи, которые перенесли в бизнес‑среду то, чем пользовались, занимаясь наукой. Но те подходы к использованию блокнотов, которые хороши для научных учреждений, не всегда нормально переносятся на анализ данных, проводимый в обычных организациях. Часто бывает так, что дата‑сайентистам, взятым на работу сразу после университета, очень сложно выдать то, что от них ожидают в бизнесе. Речь идёт о структуре аналитических разработок и об оформлении их результатов.

Привет! Меня зовут Аня!
Хабр я читаю уже давно, решила что теперь и у меня есть интересный материал, чтобы с вами поделиться :)

В начале 2023 года начала заниматься Telegram каналами и за 10 месяцев я создала 6 каналов в Telegram, на которые подписано уже более 70 000 подписчиков.

До Telegram я занималась парсингом данных сайтов на VB, созданием сайтов (wordpress, tilda) и бизнес-презентациями. Был даже свой собственный интернет-магазин детских товаров 2 года (опыт был неудачным, тогда еще нельзя было продавать через маркетплейсы )) 

Я расскажу вам о своем опыте создания и монетизации Telegram-каналов, об ошибках, которые я допустила в начале своего пути, и постараюсь сформулировать основные принципы и возможности заработка в этой сфере (кстати считаю, что IT -тематика одна из самых перспективных сегодня для создания телеграм-канала)