Глубокое обучение и нейронные сети
Продвинутый курс для тех, кто хочет освоить глубокое обучение на профессиональном уровне. Изучите архитектуры нейронных сетей, работу с TensorFlow и PyTorch, и создавайте современные AI-решения.
Что вы получите:
- 80+ часов интенсивного обучения
- Работа с TensorFlow и PyTorch
- 7 практических проектов
- Сертификат о прохождении
- Персональный ментор
- Доступ к GPU-серверам для обучения
Подробное описание курса
Этот продвинутый курс погружает вас в мир глубокого обучения. Вы изучите современные архитектуры нейронных сетей: CNN для компьютерного зрения, RNN и LSTM для работы с последовательностями, Transformer для NLP задач, и генеративные модели, включая GAN и VAE.
Практические занятия включают создание систем распознавания изображений, обработки естественного языка, генерации контента и многое другое. Вы научитесь оптимизировать модели, работать с большими датасетами и развертывать решения в продакшн.
Курс ведут специалисты с опытом работы в ведущих AI-компаниях. Вы получите не только знания, но и понимание того, как применять их в реальных проектах, избегая типичных ошибок.
Программа обучения
- Модуль 1: Основы глубокого обучения и нейронных сетей
- Модуль 2: Введение в TensorFlow и PyTorch
- Модуль 3: Сверточные нейронные сети (CNN)
- Модуль 4: Рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU)
- Модуль 5: Архитектура Transformer
- Модуль 6: Генеративные модели (GAN, VAE)
- Модуль 7: Transfer Learning и Fine-tuning
- Модуль 8: Оптимизация и развертывание моделей
- Модуль 9: Продвинутые техники и research
- Модуль 10: Финальный проект
Требования к студентам
Для успешного прохождения курса необходимо:
- Уверенное знание Python
- Понимание основ машинного обучения
- Базовые знания линейной алгебры и математического анализа
- Опыт работы с NumPy и Pandas
- Компьютер с GPU (или готовность работать с облачными решениями)
- 15+ часов в неделю для изучения материалов