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.

Можно пройти только основы за 2 месяца или за 4 месяца освоить специализацию, чтобы выйти на новый профессиональный уровень

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!

Программа «Deep Learning Engineer» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в мультидоменной среде.

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 Data Science с нуля. Вы попробуете силы в аналитике данных и машинном обучении, подробно изучите направление, которое нравится вам больше. Отточите навыки на реальных проектах и станете востребованным специалистом.

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.

Практический онлайн-курс, на котором вы изучите алгоритмы машинного обучения и научитесь использовать лучшие методики для оценки качества моделей и построите первые модели для обучения нейронных сетей.

Комплект продвинутых курсов для освоения машинного и глубокого обучения — вы научитесь создавать ML-модели и обучать нейронные сети.