Чему вы научитесь
- Разрабатывать кастомные нейросети с нуля через практические квесты
- Понимать и модифицировать современные архитектуры CNN, ResNet, ViT и EfficientNet
- Создавать и комбинировать loss-функции для разных задач
- Балансировать данные и применять регуляризацию для предотвращения переобучения
- Управлять оптимизацией, scheduler’ами и градиентами через интерактивные квесты
- Настраивать AMP, Multi-GPU и распределённое обучение для ускорения тренировки
- Анализировать внутренние состояния модели, визуализировать градиенты и активации
- Автоматизировать подбор гиперпараметров и обеспечивать воспроизводимость экспериментов
- Подготавливать модели к продакшену через API, CI/CD и оптимизацию latency
- Обеспечивать защиту модели и её интерпретируемость с помощью SHAP, LIME и feature importance
- Работать с нестандартными данными, создавать синтетические выборки и применять transfer learning
- Реализовать финальный проект-квест: от идеи до обученной и деплоенной модели
Для кого этот курс
ML-инженеры, желающие пройти продвинутый квест по разработке и деплою нейросетей
Data Scientists, стремящиеся к инженерной экспертизе через практические задания
Разработчики Python, желающие освоить кастомные модели и оптимизацию обучения в формате квеста
Студенты и исследователи, работающие с компьютерным зрением, NLP или мультимодальными задачами
Любой, кто хочет пройти курс-квест и создать продакшн-готовые модели и сервисы
Начальные требования
-
Базовые знания Python и PyTorch/TensorFlow
-
Понимание основ машинного обучения и нейронных сетей
-
Умение работать с Jupyter Notebook, Docker и Git
Наши преподаватели
Как проходит обучение
-
Теория и пояснения через интерактивные лекции-квесты
-
Практические мини-квесты с пошаговыми заданиями
-
Визуализация и отладка моделей в реальном времени
-
Финальный проект-квест с подготовкой модели к продакшену
Программа курса
загружаем...
Отзывы прошедших курс
загружаем...
Что вы получаете
- Полный практический опыт разработки нейросетей в формате квеста
- Навыки работы с современными архитектурами и инструментами ML-инженера
- Сертификат о прохождении курса-квеста «ML Architect Pro»
- Готовые к использованию скрипты, конфиги и шаблоны проектов
- Понимание, как масштабировать и оптимизировать модели в реальных приложениях
Price:
Бесплатно