Чему вы научитесь
- Понимать и объяснять архитектуру нейронных сетей, включая перцептроны и сверточные сети (CNN)
- Применять функции активации и выбирать подходящие для конкретных задач
- Разрабатывать модели нейронных сетей с использованием основных слоев и операций
- Реализовывать прямой проход и обратное распространение ошибки в нейросетях
- Настраивать и оптимизировать параметры обучения, включая выбор скорости обучения (learning rate) и оптимизаторов
- Применять методы борьбы с переобучением и недообучением, включая регуляризацию и аугментацию данных
- Обрабатывать и подготавливать данные, включая преобразование изображений и создание датасетов
- Строить и обучать сверточные нейронные сети с пониманием работы сверток, пулинга и padding
- Использовать техники transfer learning и fine-tuning для дообучения предобученных моделей
- Работать с фреймворком PyTorch: устанавливать, создавать тензоры, реализовывать нейронные сети и управлять обучением
- Организовывать загрузку и обработку данных с помощью DataLoader и Datasets
- Проводить валидацию моделей и анализировать результаты с помощью матриц ошибок и TensorBoard
- Запускать обучение на GPU для ускорения вычислений
- Сохранять и загружать обученные модели для дальнейшего использования и деплоя
- Работать с современными архитектурами, включая MobileNet, для мобильных и легковесных приложений
- Проводить тонкую настройку и дообучение моделей с целью повышения качества
- Автоматизировать и оптимизировать цикл обучения с помощью Run Builder и управления гиперпараметрами
- Понимать и применять основные принципы обработки изображений и аугментации для улучшения качества обучения
О программе
Интенсивный курс по глубокому обучению с полным стеком
Карьера в Data Science: Освоение глубокого обучения открывает двери к востребованным карьерным направлениям в ИИ, таких как разработка систем компьютерного зрения, обработка естественного языка, автоматизация и аналитика больших данных. Полученные знания и практические навыки позволят вам создавать эффективные, масштабируемые решения, работать с передовыми технологиями и уверенно претендовать на позиции ML-инженера, исследователя данных или специалиста по внедрению AI в промышленности.
Что представляет из себя курс: теория нейросетей, их обучение, оптимизация, архитектуры (CNN, Transfer Learning, MobileNet), обработка изображений, аугментация, регуляризация. Глубокая практика: PyTorch, GPU, TensorBoard, от базового прямого прохода до тонкой настройки продакшн-сетей. Работа с тензорами, DataLoader, валидация, сохранение моделей. Пошаговая реализация всего пайплайна: от данных до деплоя.
Начнём с фундаментальной теории глубокого обучения, затем подробно изучим два основных фреймворка разработки НС — PyTorch и TensorFlow — для создания, обучения и оптимизации собственных нейросетей. Разберём их особенности и преимущества.
Курс разделен на 3 части:
Глубокое обучение
Зачем нужно: понять, как работают нейросети на уровне архитектур, обучения и оптимизации. Это фундамент для создания эффективных моделей и решения сложных задач в ИИ.
Будет пройдено: архитектуры нейросеетей (CNN, RNN, Transformer), функции активации, оптимизация, регуляризация, переобучение и недообучение. Разбор методов аугментации данных, обработки изображений и принципов обучения с разным уровнем контроля (с учителем, без учителя, полуобучение). Формирование базового понимания, необходимого для создания и улучшения моделей.
PyTorch
Зачем нужно: главный и наиболее широко используемый фреймворк, используемый буквально всеми от Avito до OpenAI и Google. Современный, гибкий и мощный инструмент для разработки и обучения нейросетей. PyTorch позволяет быстро прототипировать и внедрять модели, контролируя процесс обучения на низком уровне. Мастхэв для любого специалиста.
Keras&Tensorflow
Зачем нужно: получить навыки работы с масштабируемыми, промышленными инструментами, которые облегчают построение, дообучение и развёртывание нейросетей в продакшн. TensorFlow и Keras популярны в индустрии для масштабных проектов и интеграции с облачными сервисами. Создание, обучение и дообучение нейросетей, работа с предобученными моделями (transfer learning), аугментация данных и подготовка изображений. Особое внимание уделяется упрощённому построению архитектур и развёртыванию готовых решений.
2 и 3 части можно изучать в произвольном порядке. PyTorch - мастхэв и нужен везде. Tensoflow знать ну очень полезно, но его востребованность зависит от используемого в компании стэка.
Материалы
- С нуля
- Простым и понятным языком без зауми
- Без воды
- Без сгенерированных материалов
- С множеством рисунков - иллюстраций
Все курсы полностью текстовые
P.S. У курсов отображается неправильно время прохождения, видимо из-за того, что они полностью текстовые и некоторые люди их по-быстрому пролистывают ;)
Что внутри
В комплект входят 3 курса общей стоимостью 3 490 ₽.
Для кого эта программа
Начальные требования
-
Базовые знания Python (переменные, функции, классы, библиотеки).
-
Базовые представления о машинном обучении будут преимуществом, но не обязательны.
-
Готовность работать с командной строкой и устанавливать ПО (Python, PyTorch, TensorFlow).
-
Желание решать задачи и разбираться в алгоритмах с практическим подходом.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
- Онлайн формат: Вы получаете доступ к урокам в удобное для вас время, что позволяет учиться в собственном темпе.
- Практические задания на написание кода
- Тесты: Для самопроверки предусмотрены тесты, которые позволят оценить ваше понимание теоретического материала.
- Автоматические проверки: Выполняя кодовые задания, вы сразу увидите результат работы и сможете проверить свои ответы.
Содержание
Что вы получаете
- Навыки и знания, востребованные работодателями в сфере глубокого обучения
- Возможность отработать теорию на реальных практических задачах
- Доступ к форуму решений и обмену опытом
- Поддержку наставников с оперативными ответами в течение дня
- Сертификат, подтверждающий успешное завершение курса
- Проекты для портфолио, демонстрирующие практические компетенции и готовность к работе