# mlcourse.ai

> Как за несколько месяцев освоить машинное обучение от теории до побед в соревнованиях

Открытый курс машинного обучения mlcourse.ai от OpenDataScience. Изучайте ML через лекции, практические задания и Kaggle-соревнования в удобном темпе.

- Категории: Бесплатные, Инструменты разработчика, Курсы по нейросетям, Помощники в обучении
- Работает из России: Да
- Бизнес-модель: Бесплатно
- Сайт сервиса: https://mlcourse.ai/book/index.html
- Карточка в каталоге: https://ailibri.com/open-machine-learning-mlcourse
- Обновлено: 2026-05-26

## Описание

mlcourse.ai - это открытый курс по машинному обучению от OpenDataScience, который ведёт Юрий Кашницкий, специалист по генеративному ИИ в Google Cloud. У него степень кандидата наук по прикладной математике и звание Kaggle Competitions Master, и он создал курс, где теория и практика идут рука об руку. Лекции с формулами, задания с реальными данными и соревнования на Kaggle Inclass - всё это ждёт тех, кто готов учиться.


Сейчас курс работает в режиме самостоятельного обучения. Сайт построен как Jupyter book - интерактивная книга с кодом, графиками и текстом. Можно листать страницы стрелками, скачивать материалы в MarkDown или PDF, смотреть исходники на GitHub или предлагать правки. Десять тем - от анализа данных с Pandas до градиентного бустинга. Каждая тема начинается с вводной части: что читать, какие лекции смотреть, какие задания решать.


Есть платная опция - Bonus Assignments pack за 17 долларов в месяц через Patreon или Boosty. Это лучшие версии заданий курса с решениями. Идея простая: платишь пару месяцев, пока учишься, и получаешь доступ к десяти заданиям. Среди них - соревнования на Kaggle с пошаговыми инструкциями и задачи, где нужно написать алгоритм с нуля, например, эффективный стохастический градиентный спуск или градиентный бустинг. Эти материалы защищены авторским правом, но основной курс остаётся бесплатным и открытым.


На сайте есть раздел с дополнительными материалами: туториалы, которые писали участники прошлых сессий, рейтинг топ-100 студентов, список ресурсов вроде плейлистов на YouTube и статей на Medium. Курс создан в сообществе ODS.ai и не собирается становиться полностью платным. Деньги за бонусные задания идут на покрытие операционных расходов и как благодарность автору за работу.

## Похожие сервисы в каталоге

- [LM - Deep Learning](https://ailibri.com/llms-deep-learning): Изучите основы генеративного ИИ и больших языковых моделей: архитектура трансформеров, обучение, fine-tuning, развертывание и оптимизация LLM для реальных задач
- [Harvard University](https://ailibri.com/python-harvard): Изучите машинное обучение и искусственный интеллект на Python: алгоритмы поиска по графам, нейронные сети, обработку естественного языка и создание интеллектуал
- [Machine Learning Crash Course](https://ailibri.com/tensorflow-google): Бесплатный курс Google по машинному обучению: линейная и логистическая регрессия, классификация, работа с числовыми и категориальными данными, интерактивные уро
- [Google Cloud Skills Boost](https://ailibri.com/introduction-to-ai-google): Курс по ИИ и машинному обучению в Google Cloud: изучите генеративный и предиктивный ИИ, технологии и инструменты для data-to-AI lifecycle через интерактивные уп
- [DeepLearning.AI](https://ailibri.com/ai-deep-learning): Образовательная платформа DeepLearning.AI от Эндрю Нга предлагает курсы по искусственному интеллекту для начинающих и практиков с мировым уровнем обучения.
- [BotHub Academy](https://ailibri.com/chatgpt-bothub): Бесплатный онлайн-курс по нейросетям от BotHub: изучите ChatGPT, создание контента, программирование с Claude, маркетинг, SEO и заработок с ИИ

---
Источник: AILibri — каталог нейросетей и ИИ-инструментов, https://ailibri.com