Курсы по PyTorch

Освоите всё с нуля за 13 месяцев — от простого к сложному. Будете решать настоящие задачи бизнеса и практиковаться на реальных данных от лидеров индустрии.

За 17 месяцев обучения по 15 часов в неделю вы освоите навыки.

Для кого? Сфера IT: для системных аналитиков, разработчиков, тестировщиков, инженеров Прочие сферы: для всех специалистов, которые могут и хотят освоить ML Вы освоите: Python с 0 до качественного уровняML-библиотеки: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, sklearnСистему управления версиями GitSQL (от простых функций до оконных)A/B тестированиеDeep Learning (PyTorch, реккурентные сети и другое)NLP (парсинг и анализ текстовых данныx) Анализ временных рядов Рекомендательные системы Необходимые знания Специальных знаний не требуется.Однако базовые знания линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и математической статистики помогут вам быстрее усваивать программу.

Для кого этот курс? Для студентов профильных ВУЗов, программистов и специалистов Data Science, которые: Хотят научиться решать задачи в области Computer VisionУже знакомы с Deep Learning и нейронными сетями, и хотят расширить свои знанияИ просто тем, кому нравится работать с визуальной информацией (изображения, фотографии, видео, 3д-сцены) Необходимые знания: Базовое знакомство с PythonБазовые знания линейной алгебры (матрицы, векторы, градиентный спуск)Базовые навыки работы с ML (pandas, sklearn, линейная регрессия, логистическая регрессия) Что даст вам этот курс? Вы освоите современные техники, методы, подходы, архитектуры и алгоритмы в области Computer Vision и сможете решать индустриальные задачи, используя полученные навыки. По ходу курса вы будете создавать и обучать модели нейронных сетей для решения таких задач как: Классификация и сегментация изображенийДетекция и отслеживание объектов на видеоОбработки и анализа трехмерных сценРаспознавание лиц и людей по силуэтуГенерация и реконструкция изображенийОписание действий, происходящих на видеоОптимизация и ускорение работы нейросетейРазвертывание моделей в продакшн Вы также научитесь пользоваться современными фреймворками и библиотеками для работы с нейронными сетями и алгоритмами компьютерного зрения, такими как PyTorch, HuggingFace, OpenCV, Kornia, MMLab, Ultralitics, TensorRT,  ResNet и EfficientNet, до самых современных Vision Transformers, таких как MViT и другие. Во время курса вы: Разберетесь в принципах работы и архитектурах нейронных сетейНаучитесь работать с датасетами изображений и видео, а также применять различные техники аугментации данныхУзнаете как детектировать объекты на изображениях и спутниковых снимках при помощи детекторов из семейства YOLO Разберетесь как сегментировать изображения и медицинские снимки при помощи разных техникУзнаете как распознавать лица с высокой степенью точностиПознакомитесь с методами отслеживания и трекинга объектов на видеоПолучите опыт в решении задач связанных с калибровкой камер и анализом геометрии сценыПопрактикуйтесь развертывать свою модель на сервере

Вы изучите, как работают модели на основе нейронных сетей, на что они способны на данный момент и каковы их ограничения. А также получите практический опыт решения реальных задач и разработки с Pytorch.

Погрузитесь в NLP: освойте различные языковые модели и создайте собственный телеграм-бот

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 с нуля за 8 месяцев освоите профессию аналитика данных в своем темпе и с обратной связью от опытных экспертов. Изучите основы статистики и все необходимые для работы инструменты: Excel, SQL, Power BI, углубленный Python. Научитесь прогнозировать показатели на основе машинного обучения

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.