Курсы по основам машинного обучения

Точка входа в тему для тех, кто раньше не строил модели и хочет понять базовые принципы работы алгоритмов.

Основы машинного обучения — это про фундаментальные алгоритмы: регрессию, классификацию, деревья решений, работу с обучающей и тестовой выборкой, оценку качества модели. Без этой базы сложнее понимать более продвинутые темы вроде глубокого обучения.

Курсы здесь рассчитаны на новичков в теме, хотя обычно предполагают базовое знание Python и минимальную математическую подготовку. Уточняйте в описании стартовые требования, если раньше не программировали вообще.

В каталоге
193 курса
Доступно сейчас
113
На стадии сбора
79
Стоимость участия
от 40 ₽

Данные каталога обновлены 8 сентября 2026 г.

Начальный уровень бывает разный — сверьте требования с описанием

  1. Требуемая подготовка

    Проверьте, нужен ли уже опыт в Python и математике или курс объясняет это параллельно с алгоритмами.

  2. Баланс теории и практики

    Уточните, есть ли в курсе практические задания на реальных данных, а не только теоретическое объяснение алгоритмов.

  3. Дальнейшее направление

    Если уже понимаете, что интересует конкретная область вроде компьютерного зрения, проверьте, готовит ли курс базу именно под неё.

Курсы в каталоге

Найдено: 193
Что можно узнать из генетических тестов Можно купить
1 218 ₽
Оплатили 6

Что можно узнать из генетических тестов

blastim.ru
Master Data Analysis with Python Можно купить
258 ₽ 7 640 ₽ −97%
Оплатили 70

Master Data Analysis with Python

Тед Петроу
Линейная алгебра для Data Science. Часть 1 Предзаказ
1 907 ₽ 17 500 ₽ −89%
Оплатили 9

Линейная алгебра для Data Science. Часть 1

Ян Цибулькин
П
Предзаказ
2 653 ₽ 70 000 ₽ −96%
Оплатили 27

Профессия: Data Scientist от основ Python до нейросетей

Moscow Coding School
О
Можно купить
82 ₽ 500 ₽ −84%
Оплатили 33

Открытия 2020 года в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Сергей Марков
В
Предзаказ
3 303 ₽ 25 000 ₽ −87%

Введение в искусственный интеллект

Светлана Шорина
Reinforcement Learning на Python для начинающих Можно купить
274 ₽ 999 ₽ −73%
Оплатили 12

Reinforcement Learning на Python для начинающих

Наука AI
М
Предзаказ
289 ₽ 760 ₽ −62%
Оплатили 5

Мастер-класс по Python 3 и Raspberry Pi

Shwin Pajankar
Факультет искусственного интеллекта. Часть 4/6 Можно купить
814 ₽ 23 490 ₽ −97%
Оплатили 64

Факультет искусственного интеллекта. Часть 4/6

GeekBrains
Факультет искусственного интеллекта. Часть 2/6 Можно купить
930 ₽ 23 490 ₽ −96%
Оплатили 56

Факультет искусственного интеллекта. Часть 2/6

GeekBrains
С
Можно купить
75 ₽ 1 490 ₽ −95%
Оплатили 31

Старт в аналитике

Нетология
Искусственный Интеллект: алгоритмы оптимизации на Python Можно купить
254 ₽ 10 990 ₽ −98%
Оплатили 24

Искусственный Интеллект: алгоритмы оптимизации на Python

Кирилл Еременко
Машинное обучение и анализ данных на Python Можно купить
228 ₽ 3 998 ₽ −94%
Оплатили 44

Машинное обучение и анализ данных на Python

Николай Осипов
П
Можно купить
198 ₽ 899 ₽ −78%

Программирование на Python 3. От новичка до профессионального мастера

Ryan Ahmed, Kirill Eremenko
Математика для анализа данных. Часть 2 Можно купить
532 ₽ 32 000 ₽ −98%
Оплатили 133

Математика для анализа данных. Часть 2

МФТИ
Математика в Data Science. Часть 1. Предзаказ
437 ₽ 13 000 ₽ −97%
Оплатили 28

Математика в Data Science. Часть 1.

МГУ
А
Можно купить
266 ₽ 13 000 ₽ −98%
Оплатили 112

Алгоритмы для разработчиков. Часть 3/4

Яндекс Практикум
Математика для анализа данных. Часть 1 Можно купить
498 ₽ 32 000 ₽ −98%
Оплатили 142

Математика для анализа данных. Часть 1

МФТИ
Секреты выращивания Искусственного Интеллекта Можно купить
138 ₽ 300 ₽ −54%
Оплатили 10

Секреты выращивания Искусственного Интеллекта

Ольга Ускова
Машинное обучение. Часть 4/5 Можно купить
354 ₽ 9 600 ₽ −96%
Оплатили 62

Машинное обучение. Часть 4/5

GeekBrains

Частые вопросы

Нужен ли Python перед изучением основ машинного обучения?

Желателен базовый уровень, часть курсов разбирает нужный минимум по ходу, но полностью с нуля осваивать и Python, и алгоритмы одновременно сложнее.

Сколько математики нужно на старте?

Обычно достаточно базового понимания статистики, глубокая линейная алгебра чаще нужна для более продвинутых тем вроде глубокого обучения.

Можно ли после основ машинного обучения сразу перейти к нейросетям?

Да, это логичный следующий шаг, но стоит закрепить базовые алгоритмы и работу с данными перед переходом к более сложным моделям.