Deep Learning (семестр 1, осень 2025)

Курс посвящен введению в глубокое обучение, нейросети и компьютерное зрение. Начинаем с основ машинного и глубокого обучения, переходим к CNN для обработки картинок, заканчиваем работой с генеративными моделями, такими как GANs.

Курс состоит из лекций, семинаров и домашних заданий. В течение курса вам предстоит много…
Средний уровень
6-9 часов в неделю

Чему вы научитесь

  • Применять алгоритмы машинного обучения для решения практических задач анализа данных на языке Python
  • Строить полносвязные и сверточные нейронные сети для задач компьютерного зрения с помощью фреймворка Pytorch
  • Решать современные задачи компьютерного зрения с помощью продвинутых нейросетевых архитектур
  • Встраивать нейросетевые модели в простейшие продукты (tg-боты, web-демо)

О курсе

Этот курс предназначен для тех, кто начинает свой путь в мир искусственного интеллекта и глубокого обучения. Вы познакомитесь с ключевыми концепциями машинного обучения, нейронных сетей и их применением в реальных задачах, таких как обработка изображений, семантическая сегментация, детекция объектов и генеративные модели. Курс сочетает теоретические лекции с практическими семинарами

Для работы с нейронными сетями вы научитесь использовать библиотеку PyTorch, также научитесь работать с популярными библиотеками: NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Pandas и другие.


Курс включает 12 модулей, охватывающих основы ИИ, линейные модели, композиции алгоритмов, нейронные сети и продвинутые архитектуры. Выполняя практические задания, вы будете создавать и обучать свои модели машинного обучения и нейронных сетей, а также дообучать существующие модели. В финале вы разработаете итоговый проект, который закрепит полученные знания. По окончании курса вы получите сертификат.

Курс предназначен для тех, кто уже имеет опыт программирования на Python, а также уверенно знает школьную и вузовскую математику. 


Мы поговорим об общей теории нейронных сетей, а также о нейронных сетях в компьютерном зрении.

Форма регистрации на курс. Необходимо заполнить для получения диплома.

 

*Deep Learning School – учебная организация на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики Московского физико-технического института.

Для кого этот курс

Курс рассчитан на слушателей с базовыми знаниями программирования на Python и хорошим математическим бэкграундом (линейная алгебра, теория вероятностей, математический анализ). Опыт работы с библиотеками для анализа данных (например, NumPy, Pandas) будет преимуществом, но не обязателен.

Начальные требования

  • владение языком Python
  • владение библиотеками для анализа данных в Python
  • знание вузовской программы высшей математики (основы матричного исчисления, базовые понятия математического анализа и теории вероятностей)

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Вас ждут видеолекции и видеосеминары, а также множество практических домашних заданий. Если у вас появятся вопросы, вы всегда можете задать их в чате курса в Telegram.

Программа курса

загружаем...

Что вы получаете

  • 1. Освоите фундаментальные концепции машинного обучения и нейронных сетей.
  • 2. Научитесь разрабатывать, обучать и оптимизировать модели ИИ с использованием современных библиотек.
  • 3. Научитесь применять методы глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения.
  • 3. Подготовитесь к реальным проектам в области ИИ и Data Science.
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно