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

Все необходимые для ML-инженера навыки – в одном курсе. Спрос на таких специалистов есть во всех технологичных сферах: в бизнесе, медицине, промышленности и других, а средняя зарплата ML-инженеров составляет 200000 рублей.

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.

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.

Курс для DS/ML-специалистов, которые хотят углубить знания в области рекомендательных систем. После курса сможете решать интересные задачи в проектах с Big Data

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.

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.

За 2 месяца освоите продвинутые подходы и архитектуры, чтобы решать самые востребованные задачи

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