Курсы по глубокому обучению

Узнайте, как обучают глубокие нейросетиОсвойте базовые и продвинутые инструменты глубинного обученияПосле курса начните карьеру в перспективной сфере Deep Learning

Курс посвящен изучению современных алгоритмов и подходов из области Deep Learning, таких как генеративные модели в Computer Vision и в NLP, методы эффективного обучения больших языковых моделей, рекомендательные системы, грабовые нейронные сети и многое другое!

Онлайн курс «Machine Learning Engineer» от GeekBrains: получи новую профессию дистанционно! ✅ Курс ориентирован на уровень: Junior. ⌚ Длительность обучения: 12 месяцев. ✅ Помощь в трудоустройстве! Обучение на Machine Learning Engineer с нуля онлайн.

Вы изучите основы программирования и основные концепции компьютерных наук, цифровые технологии, операционные системы, программное обеспечение, базы данных, системы аналитики, языки программирования и многое другое. Познакомитесь с тестированием и системным анализом. На программе сможете сделать осознанный выбор специализации и технологий, прокачаться в выбранном направлении.

Глубокое обучение с Netology! Получите знания и навыки для работы с нейронными сетями и алгоритмами машинного обучения. Программа разработана экспертами и включает практические задания и проекты.

Сертифицированная программа национального проекта «Цифровая экономика». Изучение всех направлений современного анализа данных: от основ программирования и дискретной математики до машинного обучения, прикладной статистики, Big Data и не только.

Курс предназначен для приобретения знаний и навыков в области глубокого обучения для работы с нейросетями. Курс детально разбирает нейросетевые архитектуры и практические способы создания моделей для классификации, обнаружения, сегментации и локализации объектов, генерации изображений и текстов, в т.ч. с применением предобученных сетей с их последующим дообучением и тонкой настройкой под конкретные предметные области.

• Архитектуры нейронных сетей:
  • Нейрон, веса, функции активации, обучение.
• Области применения нейронных сетей.
• Основные классы задач, решаемых сетями.
• Методы оптимизации, метрики, функции потерь, управление гиперпараметрами.
• Тензоры, переменные, градиенты, функции, модели, обучение.
• Устройство TensorFlow и PyTorch, модели и виды слоев в Keras.

• Архитектура CNN:
  • Фильтры, пулинг, 1D/2D/3D.
• Обучение сверточных сетей.
• Идеи удачных архитектур:
  • AlexNet.
  • VGG.
  • Inception.
  • ResNet.
• Алгоритм градиентного спуска и его варианты.
• Регуляризация, Dropout, Batch Normalization.
• Способы доучивания сетей:
  • Полные и частичные.
• Использование предобученных сетей в других задачах.

• Виды задач:
  • Классификация.
  • Разметка.
  • Генерация.
  • Seq2seq.
• Представления слов и текстов:
  • Эмбеддинги.
  • Word2Vec, FastText.
• Языковые модели:
  • ELMo.
  • BERT.
  • Трансформеры, механизм внимания.
  • GPT.
  • XLNet.

• Сети для сегментации изображений.
• Сети для детектирования объектов на изображениях.
• GAN для генерации изображений.
• Диффузионные модели:
  • Stable Diffusion.

• Принципы обучения с подкреплением и основные подходы:
  • Q-обучение.
• Глубокое обучение с подкреплением.

Освойте методы обучения с подкреплением и их применение в реальных задачах. Этот курс предоставляет всесторонний обзор RL и DRL, включая основы математики, базовые алгоритмы и современные исследования. Вы научитесь моделировать среды RL и применять алгоритмы для решения.

• Линейная алгебра: обзор основных концепций.
• Математический анализ:
  • Интегралы.
  • Производные.
  • Примеры.
• Теория вероятностей:
  • Случайные величины.
  • Функции плотности вероятности.
  • Математическое ожидание.
  • Условные, совместные и безусловные вероятности.
  • Примеры.

• Практика 1. Введение в RL:
  • Марковские процессы принятия решений.
  • Динамическое программирование с примером.
  • Уравнение Беллмана.
  • Оценка стратегии.
  • Итерация по стратегиям.
  • Итерация по ценностям.
  • Примеры.
• Практика 2. На основе модели и без модели:
  • Обучение и планирование.
  • Детерминированное.
  • Стохастическое.
  • Аппроксимация линейной функции-значения.
  • Сравнение и практика.
• Практика 3. Алгоритмы:
  • Q-обучение.
  • SARSA.
  • Методы Исполнитель-критик.
  • Градиент стратегии.
  • Методы дерева Монте-Карло.
  • Обучение и исполнение.
  • Примеры.

• Глубокое обучение с подкреплением:
  • Аппроксимация нелинейной функции.
  • Прорыв DeepMind.
  • Объяснение Alpha-Star.
• Новейшие технологии в глубоком RL:
  • Память, внимание, рекурсия.
  • Обратное RL.
  • Обучение нескольких агентов.
  • Иерархическое обучение.
  • Развитие поощрений – AutoRL.
  • Оптимизации стратегий.
• Применения и использование:
  • Трейдинг.
  • Понимание речи и вопросно-ответные системы (опционально).
  • Балансировка нагрузки (опционально).
  • Другие применения (опционально).

• Pytorch / Tensorflow:
  • Основы тензорного исчисления.
  • Реализация алгоритма RL с нуля.
  • Тестирование и визуализация.
  • Практика.
• Ray + RLlib:
  • Основные понятия: исполнители, модели будущего, совместное использование памяти и т.д.
  • Пример с решением.
  • Различные алгоритмы.
  • Сеточный поиск и визуализация.
  • Практика.
• Визуализация и объяснимость:
  • SMDP, AMDP, SAMDP.
  • Проекция на 3D-пространство с помощью TSNE.
  • Примеры.

Самая востребованная технология искусственного интеллекта Машинное обучение - одна из самых быстрорастущих областей знаний! Инвестиции в машинное обучение вырастут в 5 раз в течение ближайших 3 лет. И Deep Learning - это передний край данной индустрии. Вы сможете пройти этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем. Курс познакомит с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.