Глубокое обучение и нейронные сети
Продвинутый курс по глубокому обучению, охватывающий современные архитектуры нейронных сетей. Освойте CNN, RNN, GANs, трансформеры и другие передовые технологии. Работайте с TensorFlow и PyTorch на реальных проектах.
Что входит в курс:
- 150 часов углубленного контента
- 70+ практических упражнений
- 7 масштабных проектов
- Доступ к GPU для обучения моделей
- Менторская поддержка экспертов
- Сертификат международного образца
- Помощь в трудоустройстве
Подробности курса
Программа обучения
14 модулей, покрывающих все аспекты глубокого обучения: от базовых персептронов до современных трансформеров и GPT. Изучите компьютерное зрение, обработку естественного языка и генеративные модели.
Для кого этот курс
Курс рассчитан на тех, кто уже знаком с основами ML и Python. Подойдет ML-инженерам, data scientists и разработчикам, желающим специализироваться в глубоком обучении.
Технологии
TensorFlow, Keras, PyTorch, CUDA, OpenCV, Transformers. Работа с облачными платформами AWS, Google Cloud. Доступ к мощным GPU для обучения моделей.
Карьерные перспективы
Deep Learning Engineer, Computer Vision Engineer, NLP Specialist. Средняя зарплата специалистов - от 200,000 ₽. Высокий спрос на рынке труда.
Программа курса
Модуль 1-4: Основы глубокого обучения
Архитектура нейронных сетей. Обратное распространение ошибки. Функции активации. Регуляризация и нормализация. Оптимизаторы. Практика с TensorFlow и Keras.
Модуль 5-8: Компьютерное зрение
Сверточные нейронные сети (CNN). Архитектуры ResNet, VGG, Inception. Transfer Learning. Детекция объектов (YOLO, R-CNN). Сегментация изображений. Обработка видео.
Модуль 9-11: Обработка последовательностей
Рекуррентные нейронные сети (RNN). LSTM и GRU. Механизм внимания. Трансформеры и BERT. Sequence-to-sequence модели. Работа с временными рядами.
Модуль 12-14: Продвинутые темы
Генеративные состязательные сети (GANs). Автокодировщики. Reinforcement Learning. Оптимизация и развертывание моделей. Этика и безопасность AI.