Machine Learning - Eduson Academy

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.

Введение в ML и DL

1. Базовая математика и ее применение в ML

2. Классические ML алгоритмы

3. Введение в нейронные сети

4. Обучение нейросетей

5. Решение проблем с тренировкой нейросетей

Компьютерное зрение

6. Введение в компьютерное зрение

7. Основы OpenCV

8. Возможности OpenCV и его использование различных областях

9. Преобразования изображений

10. Введение в свёрточные нейронные сети (CNN). Основные понятия

11. Классификация изображений

12. Введение в детекцию объектов

13. Детекция объектов с использованием VGG, ResNet и DenceNet

14. Обнаружение объектов с использованием R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO

15. Семантическая сегментация: U-Net и DeepLab

16. Трёхмерное компьютерное зрение: 3D CNN и PointNet

17. Распознавание действий на видео: C3D и I3D

18. Использование CV в беспилотниках

19. Применение компьютерного зрения в реальных задачах: кейсы и примеры использования вышеупомянутых архитектур

Обработка текста

20. Введение в NLP

21. Предобработка текста

22. Анализ настроения

23. Vector Space models

24. Машинный перевод и поиск документов

25. Autocorrect системы

26. Речевые теги скрытые Марковские модели

27. Autocomplete системы

28. Введение в RNN

29. LSTM и GRU: что это и для чего нужны

30. Глубокое обучение в NLP: архитектуры и библиотеки

31. Трансформеры и аттеншн-механизмы

32. BERT, GPT и другие модели на основе трансформеров

33. Обработка и анализ звука: основные понятия и инструменты

34. Глубокое обучение для обработки аудио

35. Интеграция NLP в бизнес-приложения

Развёртывание моделей машинного обучения в производственной среде

36. Введение в развёртывание ML моделей

37. Docker в машинном обучении

38. A/B тестирование ML моделей

39. Тестирование ML кода с использованием Pytest

40. Мониторинг и версионирование моделей

41. Прунинг и дистилляция моделей

42. DVC (Data Version Control)

43. MLflow

44. Airflow и Dagster

45. System design для ML систем

46. Пробное техническое собеседование

47. Онлайн-занятие «Поиск работы в IT»

48. Защита дипломного проект

Итоговый проект и диплом

После выполнения итогового проекта вам выдадут удостоверение о повышении квалификации установленного образца и сертификат на английском языке.