Стэнфордский университет был основан в 1885 году Лиландом и Джейн Стэнфорд. Хотя их путешествие было вовсе не простым и университет пережил некоторые финансовые трудности, но на данный момент он является самым желанным местом для обучения в мире.
Среди студентов, выпускников и работников университета имеется 83 Нобелевских лауреата, 28 лауреатов премии Тюринга и 8 медалистов Филдса. Поэтому вы можете представить почему многие люди хотят поступить в этот университет.
Стэнфорд имеет семь школ, включая Высшую Школу Бизнеса, Школу Земли, Энергетики и Наук Об Окружающей Среде, Школу Образования, Школу Инженерии, Школу Гуманитарных Наук, Школу Права и Школу Медицины. На сентябрь 2019 года в университет было подано более 47,498 заявок, однако, среди них было принято лишь 2,062.
Но даже если в университет Стэнфорда удаётся попасть лишь небольшому проценту студентов, это не означает, что у вас нет возможности учиться у лучших экспертов из этого университета.
Существуют самые различные онлайн курсы Стэнфорда как платные, так и бесплатные, которые позволяют вам обучаться в любое время, в любом месте при этом не вынуждая тратить целое состояние... Итак, тогда почему бы не воспользоваться этой возможностью и узнать больше? Вы можете найти лучшие онлайн курсы Стэнфордского университета на Coursera, edX, Udacity и множестве других надёжных образовательных онлайн платформ.
Чтобы предложить вам лучшие онлайн курсы Стэнфорда, я провёл тщательный анализ и выбрал ТОП 7 вариантов на различные темы. Вот полный список (бесплатные онлайн курсы Стэнфорда также присутствуют):
- Машинное Обучение
- Алгоритмы
- Статистическое Обучение
- Введение в Питание и Здоровье
- ИИ в Здравоохранении
- Информатика 101
- Искусственный Интеллект Для Робототехники
Без долгих представлений, давайте я расскажу вам про каждый из курсов и помогу вам принять решение.
Содержание
Лучшие Онлайн Курсы Стэнфорда: ТОП 7 Вариантов
Курс Машинное Обучение
- Возможность бесплатного обучения: ДА.
- Сертификат: $79.
- Время для завершения: ~60 часов.
Если вам нравится машинное обучение, то я почти уверен, что вы слышали про курс по машинному обучения на Coursera - 97% процентов студентов позитивно оценили данный курс. Инструктор этого курса, Эндрю Нг - Адъюнкт-профессор компьютерных наук Стэнфордского университета.
Интересный факт: Создание этого курса машинного обучения привело к основанию Coursera!
Курс Машинного обучения на Coursera научит вас заставлять компьютеры действовать без необходимость знаний программирования. Многие из вас, скорее всего, не знают, что пользуются машинным обучением десятки раз за день.
Эффективные поисковые запросы, распознавание речи, беспилотные автомобили - они все являются частью машинного обучения. Данный курс про машинное обучение научит вас самым эффективным техникам машинного обучения, а также поможет в практике их применения. Не стоит говорить, что у вас будут не только теоретические знания, но также практический опыт.
Более того, вы больше узнаете про машинное обучение, распознавание шаблонов и добычу данных. Темы включают в себя контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и лучшие практики, которые используются в машинном обучении. Приобретаемые вами навыки будут такими:
- Логистическая регрессия
- Искусственная нейронная сеть
- Алгоритмы машинного обучения (ML)
- Машинное обучение
Если вы ищете лучшие онлайн курсы Стэнфорда, то определённо должны взглянуть на данный курс. Ведь записаться на него можно абсолютно бесплатно!
Специализация Алгоритмов
- Возможность бесплатного обучения: 7 дней.
- Время для завершения: ~4 месяца.
Курс Специализация Алгоритмов на Coursera полностью отличается от ранее обсуждаемого курса. Этот курс (или специализация) гораздо более подробный, для его завершения потребуется около 4 месяцев при 7 часах обучения в неделю.
Эта специализация представлена Тимом Роухгарденом, Профессором Компьютерных Наук, Менеджмента и Инженерии Стэнфордского университета. Если судить по отзывам студентов, то они в большинстве своём довольны качеством курса и работой лектора.
Специализация алгоритмы состоит из нескольких курсов, которые помогут вам полностью овладеть навыком. Эта специализация создана для тех, кто имеет хотя бы минимальные знания программирования.
Курс довольно интенсивный, но он поможет увидеть всю картину целиком и выработать абстрактное понимание над низкоуровневой реализацией и математическими деталями. После этого курса у вас будут все необходимые знания для обсуждения алгоритмов с другими специалистами.
Специализация алгоритмов подходит для вас, если у вас есть хотя бы минимальные знания программирования и вы хотите получить практический опыт. Вы изучите основы алгоритмов через различные типы оценки, включая викторины, задания и заключительный экзамен с несколькими вариантами ответов.
После завершения курса вы приобретёте следующие навыки:
- Алгоритмы
- Динамическое программирование
- Жадный алгоритм
- Алгоритмы разделяй и властвуй
- Случайный алгоритм
- Сортировочный алгоритм
- Графики
- И так далее.
Не сомневайтесь и попробуйте свои силы. Первые 7 дней абсолютно бесплатны!
Курс Статистическое Обучение
- Возможность бесплатного обучения: ДА.
- Сертификат: $50.
- Время для завершения: ~9 недель.
Это курс вводного уровня, что означает отсутствие необходимости в предварительных знаниях. Курс статистического обучения на edX представит вам основные инструменты, которые обычно используются для статистического моделирования и науки о данных. Причиной, по которой многие люди относят этот курс к списку лучшие онлайн курсы Стэнфордского университета, является его способ к использованию новых методов и показ их применения в R.
В процессе обучения у вас будет два инструктора: Тревор Хастие и Роберт Тибширани. Тревор Хасти является профессором Статистики и Биомедицинских Наук Данных в Стэнфорде. Роберт Тибширани профессор кафедры Биомедицинских Данных и Статистики Стэнфордского университета. Не возникает сомнений, что они оба являются профессионалами и научат вас ценным навыкам.
Данный курс объясняет студентам каждую тему без акцентирования внимания на сложной математике. Все вычисления производятся с помощью R, но как я ранее упомянул, вам не нужно при этом никаких особых знаний, так как будут специальные уроки, призванные помочь вам понять R настолько, насколько это необходимо.
После завершения этого курса вы поймёте, что такое:
- Классификация
- Линейная регрессия
- Методы передискретизации
- Выбор линейной модели и регуляризация
- Выход за рамки линейности
- И так далее
Так как вы можете записаться на этот курс абсолютно бесплатно, то у вас нет причин не попробовать его. Ведь не зря он входит в список лучшие онлайн курсы Стэнфорда.
Курс Введение в Питание и Здоровье
- Возможность бесплатного обучения: ДА.
- Сертификат: $39.
- Время для завершения: ~7 часов.
Если вы ищете лучшие онлайн курсы Стэнфорда, которые не будут занимать недели или месяцы для их завершения, то этот вариант для вас. Курс Введение в Питание и Здоровье не требует предварительных знаний и создан для всех, кто хочет узнать больше про питание и здоровье, а также улучшить своё состояние.
Инструктор этого курса - Майя Адам, которая преподаёт в Стэнфордском Университете с 2009 года. Она получила степень бакалавра биологии в Стэнфорде, а затем получила степень доктора медицины в Университете Британской Колумбии в Ванкувере, Канада.
На данный момент Майя Адам создаёт онлайн контент для врачей, медицинских студентов и всех, кто заинтересован в получении знаний в этой сфере.
В конце этого курса вы будете знать о еде, которая хороша для вашего здоровья, а также той, что может принести больше вреда. Более того, вы также получите простые практические советы о готовке, что сделает вашу жизнь легче.
Вы можете записаться на курс бесплатно, однако для получения сертификата вам потребуется заплатить $39. Сумма вполне честная, если не сказать больше.
Знания, которые вы получите после завершения курса:
- Информатика здоровья
- Питание
- Безопасность пищевых продуктов
- Наука о еде
Не сомневайтесь и попробуйте его!
Курс ИИ в Здравоохранении
- Возможность бесплатного обучения: 7 дней.
- Время для завершения: ~8 месяцев.
ИИ может потенциально изменить сферу здравоохранения. Если была бы возможность проанализировать все данные о визитах пациентов в клинику, назначенных лекарствах, результатах лабораторных анализов, процедурах, назначенных конкретному пациенту, а также всю другую информацию, не связанную с посещениями клиники - социальные сети, сделанные покупки, активность Интернет поиска и так далее, то ИИ мог бы сделать более точную диагностику и улучшить общую систему заботы о пациенте.
Также как и специализация на алгоритмах, что я представил вам ранее в этой статье про лучшие онлайн курсы Стэнфордского университета, ИИ в Здравоохранении не совсем обычный курс, который вы можете закончить за несколько часов.
Для его завершения потребуется около 8 месяцев и по его окончанию вы получите сертификат, которым позднее сможете поделиться с вашим текущим или будущим работодателем и получить повышение или предложение о работе!
Эта специализация включает текущие и будущие применения ИИ в системе здравоохранения. Она создана как для профессионалов информатики, так и поставщиков здравоохранений, но так как всё это не требует предварительных знаний, то любой может пройти курс. Многие люди ищут Стэнфордский университет именно для того, чтобы пройти подобные курсы.
Этот курс предоставит вам не только теоретическую информацию, но также практические знания, что означает получение опыта при исследовании путешествия пациента с уникальным набором данных, который был создан специально для этого курса.
После завершения специализации ИИ в Здравоохранении, вы сможете:
- Идентифицировать проблемы, с которыми сталкиваются поставщики здравоохранения каждый день и которые можно решить с помощью машинного обучения
- Анализировать как ИИ влияет на заботу о пациенте, включая безопасность, качество и исследования
- Применять ИИ для практики и бизнеса в медицине
- Применять строительные блоки ИИ, чтобы внедрять инновации и понимать появляющиеся технологии
Не сомневайтесь и запишитесь на самые лучшие онлайн курсы Стэнфорда сейчас!
Курс Информатика 101
- Возможность бесплатного обучения: ДА,
- Сертификат: $149.
- Время для завершения: ~6 недель.
Если вы ищете лучшие онлайн курсы Стэнфорда, то определённо в какой-то момент наткнётесь на курс Информатика 101. Этот курс послужит введением для каждого в информатику, так как не имеет значения наличие особых знаний.
Если вы занятой человек, то должны знать, что этот курс не требует постоянного обучения, поэтому вам не нужно волноваться о его быстром завершении. Займёт это у вас 2 или 4 месяца - не имеет значения.
Хорошо в этом курсе также то, что вам не нужно скачивать никаких программ, всё отлично работает в браузере. Поэтому, если вы желаете обогатить ваш багаж знаний в области информатики, то этот вариант для вас.
Добавить этот курс в список лучшие онлайн курсы Стэнфорда можно лишь за одни навыки, которые вы приобретёте:
- Понимание природы компьютеров и кодинга
- Знание компьютерного оборудования и его работы
- Понимание всех важных вещей: биты, байты и так далее.
- Понимание работы программ
- И так далее.
Это курс начального уровня, поэтому, чтобы записаться на него вам не нужно никаких знаний и опыта.
- Простой в использовании
- Предлагает качественный контент
- Очень открытый в своих ценах
- Бесплатные сертификаты об окончании
- Фокус на навыки науки о данных
- Гибкое расписание занятий
- Простой дизайн (без бесполезной информации)
- Хорошее качество курсов (даже бесплатных)
- Разнообразие возможностей обучения
- Программа Nanodegree
- Подходит для корпоративного обучения
- Платные сертификаты об окончании
- Известная платформа в индустрии
- Широкий спектр особенностей
- Курсы университетского уровня
- Курсы университетского уровня
- Подходит для компаний
- Платные сертификаты об окончании
Искусственный Интеллект Для Робототехники
- Возможность для бесплатного обучения: ДА.
- Сертификат: НЕТ.
- Время для завершения: ~2 месяца.
Если вы ищете бесплатные онлайн курсы Стэнфорда, то это ваш шанс! Курс Искусственный Интеллект Для Робототехники, который вы можете освоить на Udacity займёт всего около 2 месяцев для завершения.
Этот курс научит вас программированию всех основных систем роботизированной машины. Вы будете обучаться у руководителя групп автономного вождения Google и Стэнфордского университета. Единственное, что надо принять во внимание, так это то, что этот курс не рассчитан на начинающих и создан для продвинутых пользователей. Тем не менее, это не отменяет того факта, что это один из самых рекомендованных курсов Стэнфорда по этой теме.
После завершения курса вы поймёте:
- Базовые методы, используемые в искусственном интеллекте
- Как применять методы ИИ в создании беспилотных автомобилей
Хотя есть немного более лучше оценённые онлайн курсы Стэнфорда, этот определённо стоит вашего внимания.
Вы знали?
Вы когда-либо хотели узнать, какие платформы для онлайн обучения лучше всего подходят для вашей карьеры?
Самые трендовые находки
Просмотрите нашу коллекцию самых подробных статей, руководств и учебных пособий по криптообмену. Всегда будьте в курсе дела и принимайте продуманные решения!
Заключение
Таким образом, как я и обещал, я представил вам ТОП 7 онлайн курсов Стэнфорда. Что интересно, так это не все из них касаются темы ИТ, машинного обучения или ИИ, есть курсы, обучающие вас более мягким навыкам, вроде здоровой жизни.
Если Стэнфордский Университет вас всегда привлекал, то его курсы помогут вам почувствовать уровень его образования, не сомневайтесь и выберите лучшие из списка:
- Машинное обучение
- Алгоритмы
- Статистическое Обучение
- Введение в Питание и Здоровье
- ИИ в Здравоохранении
- Информатика 101
- Искусственный Интеллект Для Робототехники
Научные Ссылки
Об Экспертах и Аналитиках Статьи
