Курс по нейронным сетям

place
Skillfactory
calendar
29 мая
cost
на сайте Skillfactory
duration
10 недель

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.

Карьера

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.

Эксперты

Обучению нейронных сетей будут учить преподаватели-практики ведущих IT-компаний «Яндекс.Дзен» и «NVIDIA».

expert

Зимовнов Андрей

Старший разработчик в Яндекс.Дзен
expert

Коробченко Дмитрий

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

Для кого

Начинающим в Data Science. Разработчикам с ОП. Product-менеджерам. Тем, кому необходимы в работе инструменты ML и нейросети.

skill2

Навыки

Базовые знания Machine Learning и знание Python программирования.

Содержание

1. Введение в нейросети.

content

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

2. Фреймворки Deep Learning

content

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

3. Свёрточные нейросети.

content

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

4. Оптимизация.

content

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

5. Дообучение нейросетей.

content

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

6. Работа с естественным языком.

content

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

7. Сегментация и детектирование.

content

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

8. Reinforcement Learning.

content

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

9. Продвинутые нейронные сети.

content

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

10. Выпускной хакатон.

content

Командное соревнование на Kaggle.

platform
Площадка проведения
adress