Освойте Machine Learning с нуля на реальных задачах и дайте старт своей карьере ML-инженера. Шаг за шагом - под кураторством опытных преподавателей, программируя на практике и пополняя портфолио настоящими проектами. От работы с данными до программирования нейронных сетей.
В отличие от других курсов автора, этот курс просто ужасен, ужаснее многих даже бесплатных курсов на Stepik.
Основная причина - весь материал просто скопирован с иностранных статей без какой либо редактуры, далее по деталям:
1. В тексте есть отсылки на изображения, которые напрочь отсутствуют в курсе (видимо были утеряны при бездумном копировании).
2. В тексте есть отсылки на внешние ресурсы, но во всём курсе нет ни 1 гиперссылки (так же не удосужились это перенести).
3. Материал никак не адаптирован под отдельный курс, текст явно подразумевает понимание иерархии материала первоисточника, откуда это всё было скопировано.
4. Присутствует дублирование материала.
5. Некоторые задания "угадайки" имеют неверные "правильные" ответы.
6. Некоторые задания на код невозможно пройти, так как есть программные и синтаксические ошибки тест-системы.
Итого: курс просто ужасен, даже для бесплатного варианта, не то что за деньги.
Хотите изучить PyTorch - ищите любой другой источник знаний, этот курс - просто потеря времени, любая статья в интернете будет, как минимум, не хуже.
Хороший курс. Достаточно подробный, хорошо описанный.
Мало практики и задач, но есть достаточно примеров, автор даёт код и датафреймы, есть с чем работать.
Я доволен, спасибо создателю курса!
Как вводный курс, чтобы посмотреть, что да как пойдет, а так если найдете бесплатный вариант, то результат будет аналогичным. Коротко, сжато, быстро и сразу всё забываешь, ИИ пишет код в разы лучше, тем более с пандасом.
Курс мне понравился, отлично подойдет тем, кто хочет быстро понять основы. Можно пройти за 2-3 вечера - у меня ушло в общей сложности около 9-10 часов (вела параллельно конспект в Jupyter Notebook, а так можно пройти и быстрее).
Из минусов - есть недочеты в формулировке некоторых задач, некоторая информация устарела, но заметила это всего в паре мест.
По комментариям видно, что замечания к курсу учитываются и ошибки исправляются, автор отвечает на вопросы.
Курс понравился, в нем есть много полезной информации для новичка, из курса можно узнать всю поверхностную базу и какие-то основы для дальнейшего изучения и понимания более сложных вещей. Все описано достаточно просто и понятно (но в парочке моментов придется погуглить инфу)
Из улучшений-я бы к некоторым определениям давал чуть больше информации для уточнения (например, когда говорилось про тензоры) и добавил бы побольше вопросов в тестировании после материала
Своих денег точно стоит, лайк
