Чему вы научитесь
- Понимать и описывать структуру и поведение нейронных сетей.
- Формулировать задачи машинного обучения: классификация и регрессия, выбор подходящей функции потерь.
- Реализовывать и обучать модели вручную: прямой и обратный проход, градиентный спуск, оптимизаторы, инициализация весов.
- Работать с современными архитектурами: свёрточные сети, механизмы внимания и Transformer.
- Снижать переобучение и повышать устойчивость: Dropout, BatchNorm/LayerNorm/GroupNorm и другие приёмы регуляризации.
- Анализировать и отлаживать модели: подбор гиперпараметров.
- Применять полученные знания для практических задач: собирать мини‑проекты для портфолио.
О курсе
!!! Курс находится в разработке !!!
- Практический курс с задачами и поддержкой преподавателя: разделы включают в себя теоретический материал и множество практических упражнений.
- Структура курса покрывает все ключевые темы: от линейной алгебры и математического анализа до современных архитектур — ResNet и Transformer.
- Формат обучения: короткие видео дублируются текстовыми конспектами, пошаговые разборы, готовые ноутбуки и задания для проверки.
- Оперативная обратная связь от преподавателя: помогает быстро продвигаться и устранять ошибки.
Для кого этот курс
- Для начинающих, кто хочет получить системное представление о нейронных сетях.
- Для разработчиков и аналитиков, желающих углубить свои знания.
- Для студентов и исследователей, которым нужны навыки реализации, отладки и улучшения нейросетей.
- Для всех, кто планирует применять модели в реальных задачах.
Начальные требования
- Базовые навыки программирования на Python: работа со списками, словарями, функциями, классами, чтение/запись файлов.
- Знание школьной математики: производные, вектора, матрицы — курс затрагивает нужные разделы, но полезно иметь начальное понимание.
- Установленный Python и среда для запуска ноутбуков: Jupyter / Colab. Рекомендуемые библиотеки: NumPy, PyTorch.
- Желание решать задачи: курс ориентирован на практику.
- ВАЖНО иметь базовые навыки работы с библиотекой Numpy: Курс по Numpy - Твой путь в AI - курс на Stepik, на YouTube / RuTube.
Наши преподаватели
Программа курса
загружаем...
Входит в 1 программу
Что вы получаете
- Полный набор учебных материалов: видеоуроки, конспекты, готовые ноутбуки с кодом.
- Практические задания с проверкой.
- Поддержка преподавателя во время обучения.
- Доступ к сообществу студентов.
- Сертификат о прохождении курса.
Сколько стоит обучение
Price:
4 990 ₽
Вы попробовали и поняли, что вам сейчас не подходит этот курс? Ничего страшного, мы вернём вам деньги в течение 30-ти дней после покупки.