Чему вы научитесь
- Изучите базовую математику, необходимую для работы с нейронными сетями на примерах и анимациях.
- Освоите PyTorch с нуля создав 5 уникальных нейронных моделей.
- Сможете создавать сложные архитектуры, включая энкодеры и декодеры для задач классификации и генерации.
- Изучите основы Feed-forward сетей (MLP) и научитесь распознавать цифры.
- Освоите CNN для классификации изображений, применяя их для компьютерного зрения.
- Построите RNN для генерации связного текста из последовательностей.
- Освоите LSTM для тренировки чатбота и DCGAN для генерации изображений
- Овладеете настройкой гиперпараметров: learning rate, batch size и т.д.
- Получите навыки тестирования и оценки эффективности нейросетей.
- Примените полученные знания на практике для решения любых задач, связанных с нейронными сетями.
- Получите достаточный опыт для перехода к более сложным моделям, таким как трансформеры и диффузионные модели. Дополнительные курсы по этим темам доступны в нашей онлайн-школе Codemoon.
О курсе
Что вы изучите?
Этот курс — прекрасный путь к созданию нейронных сетей на PyTorch с нуля. Вы пройдете весь процесс разработки ИИ: от базовой математики и принципов перцептрона до работы с мощными архитектурами, такими как CNN и RNN и будете создавать чатботы с LSTM и даже генераторы изображений с DCGAN.
В курсе полно анимаций!
На курсе вы напишите и натренируете множество нейронных моделей: классификатор для распознавания цифр, модель для классификации изображений 101 вида еды, текстовый генератор на основе RNN, чатбот с LSTM и Embedding'ами.
Для разработки собственных моделей нейронных сетей мы будем использовать PyTorch, который мы изучим с нуля. Мы разберем все базовые инструменты и принципы работы с этим фреймворком.
На видео вы будете видеть экран преподавателя, и повторять за ним, а если что-то станет непонятно, вы всегда сможете спросить в комментариях к урокам, или в Telegram группе курса.
PyTorch
PyTorch — это фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, который является одним из самых популярных фреймворков машинного обучения, конкурируя с Keras и TensorFlow.
Почему этот курс?
Мы не только объясняем теорию — все знания тут же закрепляются на практике, шаг за шагом. Вы научитесь работать с CNN, которые широко применяются в автопилотах и системах распознавания объектов, и с RNN, которые снова популярны для работы с последовательными данными. Этот курс подготовит вас к созданию универсальных нейросетей для решения любых задач.
После завершения курса вы сможете уверенно работать с PyTorch и создавать свои собственные модели нейронных сетей для решения любых задач — от компьютерного зрения до разработки собственного чатбота. Все важные математические концепции объясняются на наглядных визуализациях, и вам не нужны глубокие математические знания для прохождения этого курса.
В процессе обучения вы создадите полноценные проекты, освоите методы оптимизации и тестирования моделей и получите навыки, необходимые для перехода к более сложным архитектурам, таким как трансформеры и диффузионные модели.
Пример отрывка тесте написанного нашим генератором текста на RNN в духе Достоевского:
– Слушай, – начал он снова и наедине спускаясь с лестницы. – Эй, дворник!
– Присвидетельствования о разрыве против Пульхерии Александровны посыпались, но меня теперь в них много думаешь, что сообразить, чтоб она была чистая.
– Не ходи! – вскричала Пульхерия Александровна,
– Гордость его не застала; она отлично заметилаПример генератора лиц, который вы напишите!
Для кого этот курс
Начальные требования
- Никакой сложной математики – всё объясним простыми словами и наглядными анимациями.
- Не нужен опыт в PyTorch – разберёмся с нуля, шаг за шагом.
- Базовые знания Python – если умеете писать простые скрипты и понимаете циклы, функции,списки и классы этого достаточно.
Необязательно иметь видеокарту! Мы вам расскажем о методах тренировки нейронных сетей на бесплатных платформах.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
📌 Пошаговое обучение – от основ нейросетей до сложных архитектур, всё объясняется простым языком.
🎬 Анимации и визуализация – сложные темы становятся понятными благодаря наглядным объяснениям и пошаговым визуализациям.
📝 Практический подход – каждый раздел сопровождается заданиями и проектами, чтобы вы сразу закрепляли знания.
🛠 Современные индустриальные практики – изучаем актуальные методы, которые применяются в реальных проектах.
🤖 Работаем с PyTorch – осваиваем библиотеку с нуля, шаг за шагом.
🎯 Обязательные проекты – создадите несколько нейросетей для своего портфолио: генератор стихов, классификатор изображений, автопилот и другие.
💬 Поддержка и сообщество – помощь на каждом этапе и обсуждение сложных вопросов с кураторами и единомышленниками.
🚀 Без скучной математики! – разберётесь в нейросетях, даже если раньше не изучали сложные формулы.
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- На курсе вы создадите три уникальные модели, каждая из которых поможет освоить разные архитектуры нейронных сетей:
- Распознавание цифр — с помощью простого Feed-forward нейронного подхода (MLP) вы научитесь строить модель, способную распознавать рукописные цифры. Этот проект познакомит вас с основами обработки данных и обучением нейросетей.
- Классификатор еды — мощная Convolutional Neural Network (CNN), которая классифицирует изображения 101 вида пищи. Эта модель поможет вам понять, как CNN анализирует визуальные данные, применяя их для задач компьютерного зрения. Подобные архитектуры активно используются в системах автопилотов, медицинской диагностике и распознавании объектов.
- Генератор текста — рекуррентная нейронная сеть (RNN), которая генерирует связный текст, обучаясь на символах (char-RNN). Этот проект покажет, как RNN работает с последовательными данными и как она может быть использована для создания текста, что актуально для задач, связанных с NLP.
- После прохождения курса вы сможете уверенно создавать свои нейронные модели. А также получите фундамент для перехода к более сложным нейронным моделям, таким как диффузионные модели и трансформеры (например, GPT).
- Также вас ждет поддержка наставников с ответами в течение дня, доступ к телеграм группе для обсуждений.
- сертификат, подтверждающий ваше обучение.