Курс по нейронным сетям

По итогу освоения курса вы получите специализацию в Data Science. Пополните резюме и портфолио успешными проектами. В конце обучения вы на практике закрепите навыке и примете участие в выпускном хакатоне. А карьерный центр Skillfactory затем поможет с трудоустройством, стажировкой.

  • Площадка:Skillfactory
  • Продолжительность:10 недель
  • Дата:16 октября
  • Стоимость:на сайте Skillfactory
Оставить заявку

О курсе

Машинное обучение - перспективная сфера Deep Learning. На курсе вы полностью освоите работу с нейросетями: от аренды сервера GPU до создания рабочей модели программы computer vision, обучения 7 нейросетей. После окончания вы углубите знания в Data Science, научитесь использовать основные библиотеки deep learning (TensorFlow, Keras и другие), анализировать естественный язык и системы рекомендаций, поучаствуете с командой в соревнованиях на Kaggle.

    Кому подойдет курс

    • Начинающим в Data Science.

    • Разработчикам с ОП.

    • Product-менеджерам.

    • Тем, кому необходимы в работе инструменты ML и нейросети.

    Требования к курсу

    • Базовые знания Machine Learning и знание Python программирования.

    Эксперты

    Друзья HiBrain — ведущие IT-компании. Вместе с ними мы разрабатываем программы курсов, чтобы наши слушатели получили самые актуальные знания и навыки. Эксперты из компаний-партнёров помогают нам в подготовке практических кейсов и даже принимают экзамены у выпускников.

    • Зимовнов Андрей
      Старший разработчик в Яндекс.Дзен
    • Коробченко Дмитрий
      Deep Learning R&D Engineer, NVIDIA

    Карьера

    Выпускники курсов HiBrain получают уникальную возможность применить новые знания: компании-партнёры проекта ждут наших слушателей на стажировки и предлагают трудоустройство.

      Программа курса

      Первый модуль познакомит с особенностями нейронных сетей, их программирования. Слушатели курса самостоятельно напишут первую нейросеть на Python для распознавания рукописных цифр.

      Слушатели курса создадут первую модель распознавания изображение на базе FashionMNIST и Keras.

      Задача третьего модуля - распознавание изображений датасета CIFAR-10 при помощи свёрточной нейронной сети.

      Цель модуля - научить ускорению и квеличению производительности нейросетей. По итогу - готовый кейс по предыдущему модулю в ваше портфолио.

      Transfer learning & Fine-tuning. Слушатели дообучат нейросеть ImageNET с целью распределения изображений по классам.

      Модуль курса посвящён работе с NLP. Слушатели создадут нейросеть и освоят работу с естественным языком.

      Спроектируете нейросеть для сегментации и обучите её решать задачи детектирования объектов.

      RL - обучение нейросетей с подкреплением. По итогам этого модуля создадите игрового Pong-агента на основе DQN-алгоритма.

      В завершении курса преподаватели познакомят с областями применения нейросетей. Слушатели самостоятельно создадут нейронную сеть GAN по генерации изображений.

      Командное соревнование на Kaggle.