Глубокое обучение и нейронные сети
Продвинутый курс по глубокому обучению, где вы освоите современные архитектуры нейронных сетей, включая CNN для компьютерного зрения, RNN для работы с последовательностями и трансформеры для NLP задач.
О курсе
Продвинутый курс для тех, кто хочет глубоко погрузиться в мир нейронных сетей и стать экспертом в deep learning. Вы изучите современные архитектуры, научитесь работать с TensorFlow и PyTorch, реализуете собственные модели.
Что вы изучите:
- Основы глубокого обучения и backpropagation
- Сверточные нейронные сети (CNN)
- Рекуррентные сети (RNN, LSTM, GRU)
- Архитектуры трансформеров (BERT, GPT)
- Генеративно-состязательные сети (GAN)
- Transfer Learning и fine-tuning
- Оптимизация и регуляризация моделей
- Работа с PyTorch и TensorFlow 2.0
Для кого этот курс:
- ML-инженеры, желающие углубить знания
- Data Scientists с опытом в ML
- Исследователи в области AI
- Разработчики AI-приложений
Программа курса
Модуль 1: Основы глубокого обучения
Нейронные сети, функции активации, backpropagation, градиентный спуск
Модуль 2: Сверточные нейронные сети
CNN архитектуры, pooling, классические модели (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet)
Модуль 3: Компьютерное зрение
Классификация изображений, детекция объектов, сегментация
Модуль 4: Рекуррентные сети
RNN, LSTM, GRU, работа с последовательностями
Модуль 5: Архитектура трансформеров
Attention механизмы, BERT, GPT, применение в NLP
Модуль 6: Генеративные модели
Автоэнкодеры, VAE, GAN, генерация изображений
Модуль 7: Transfer Learning
Предобученные модели, fine-tuning, domain adaptation
Модуль 8: Оптимизация и деплой
Оптимизаторы, регуляризация, развертывание моделей в production
Отзывы студентов
Лучший курс по deep learning, который я проходила! Материал структурирован идеально, практические задания очень интересные.
После курса смог перейти на позицию senior ML engineer. Особенно ценны были модули по трансформерам и GAN.
Сложный, но очень качественный курс. Менторы всегда помогали разобраться в трудных моментах. Рекомендую!