Deep Learning - Нетология
О профессии
Курс предлагает углубление знаний в области глубокого обучения и работы с нейросетями. За время обучения вы сможете добавить 8 проектов в портфолио и получите поддержку от сообщества экспертов и менторов.
Основная информация о курсе:
- Продолжительность: 2,5 месяца (с 14 февраля по 30 апреля)
- Формат: Вебинары и практические задания
- Общее время обучения: 38 часов теории и 65 часов практики
Целевая аудитория:
- Программисты
- Аналитики и дата-сайентисты
Требования к обучающимся:
- Знание Python и библиотек Pandas, NumPy, Scikit-learn
- Основы и типы задач машинного обучения
- Понимание метрик машинного обучения (accuracy, precision, recall, MSE)
К основные темы обучения:
- Работа с многомерными свёртками
- Генерация текстов и изображений
- НПЛ (Natural Language Processing) с нуля
- Обнаружение объектов на изображениях
- Углубление в CNN (сверточные нейронные сети)
- Проектирование языковых моделей
- Работа с механизмом внимания и архитектура Transformer
Практические проекты:
- Классификатор для FashionMNIST
- Определение знаков дорожного движения
- Рекуррентная нейросеть для генерации текста
- Диалоговый бот на основе Dense-Attention
Финальный проект:
Учащиеся выбирают задачу и тему для финального проекта и работают над ним под руководством преподавателей, с защитой диплома в конце
Дополнительные возможности:
- Записи вебинаров доступны в личном кабинете на протяжении 3 лет
- Обратная связь по выполненным заданиям от экспертов
- Поддержка наставников и координаторов
