Skillbox
Нетология
XYZ School
Otus
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
GeekBrains
ProductStar
Эколь
Хекслет
Международная школа профессий
Викиум
MAED
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
ЦАППКК
City Business School
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
Контур.Школа
Годограф
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Coddy
SF Education
Сотка
ИППСС
Skysmart
Моя Альфа школа
Pentaschool
Яндекс Практикум
99 баллов
НСПК
TutorOnline
Слёрм
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
NeuroBoost
Леттерс
Psycholesson
Anecole
InvestFuture
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
Эльбрус Буткемп
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
НАМО им. Н.А. Бородина
EasyCode
Котокод
ASTON
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Skillbox
Нетология
XYZ School
Otus
Skillfactory
Contented
Talentsy
Fashion Factory School
GeekBrains
ProductStar
Эколь
Хекслет
Международная школа профессий
Викиум
MAED
Бруноям
EDPRO
Level One
Psychodemia
Skypro
Eduson Academy
Вебиум
#Sekta
ЦАППКК
City Business School
Skillbox Английский (Kespa)
Логомашина
Контур.Школа
Годограф
НИИДПО
Bang Bang Education
Verona School
НАДПО
Фоксфорд
Компьютерная Академия TOP
Инглекс
Coddy
SF Education
Сотка
ИППСС
Skysmart
Моя Альфа школа
Pentaschool
Яндекс Практикум
99 баллов
НСПК
TutorOnline
Слёрм
Bonnie & Slide
Яндекс Практикум Английский
Skyeng
Тетрика
ЕГЭLAND
НЦРДО
KARPOV.COURSES
100балльный репетитор
Московский институт психологии
Moscow Digital School
НИПКЭФ
Hello World
Profieng
NeuroBoost
Леттерс
Psycholesson
Anecole
InvestFuture
Digital Skills Academy
ЭКОДПО
Синергия Академия
СМИТАП
Эльбрус Буткемп
PROschool online
Innova IT Academy
КОРОЛЬ ГОВОРИТ!
Институт бизнес-аналитики Алексея Колоколова
Merion Academy
НАМО им. Н.А. Бородина
EasyCode
Котокод
ASTON
Прожектор
АНО ДПО "СИТИ "Столица"
Нейронные сети используются во множестве сфер — от медицины до ресторанного бизнеса, ведь их способности — распознавание объектов, текстовый анализ и другие возможности — делают их просто незаменимыми! Но знаете ли вы, кто вывел их на такой высокий уровень? Всё верно, это заслуга DL-инженеров! Этот курс призван помочь вам освоить эту актуальную и престижную профессию. Вы сможете выделять закономерности в Deep Learning, составлять нейросети из слоёв, оптимизировать и дообучать их, обрабатывать разные типы контента. Программа включает базовый модуль и 3 профильных трека на выбор. А карьерный курс поможет вам презентовать себя и найти работу.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
На онлайн-курсе вы обретёте базовые знания в сфере Deep Learning и выберете трек специализации: NLP-инжиниринг, обработка звука или CV-инжиринг.
Разберётесь в теме, узнаете, какие методики позволяют обучать глубокие нейросети, обретёте фундаментальные знания для дальнейшего обучения.
Научитесь собирать нейронную сеть, освоите функции потерь в PyTorch, поймёте принципы обучения нейросети по пайплайну.
Разберёте техники оптимизации, поставите эксперименты в DL, сможете классифицировать данные в таблице.
Решите задачи CV, выполните операции с картинками, рассмотрите концепт GAN.
Выясните, что входит в задачи NLP, поработаете с текстовым контентом, познакомитесь с рекуррентными нейросетями.
Овладеете навыками работы с LLM-сетями, узнаете, как применять облако, в чём заключается процесс деплоя.
Поймёте отличия задач текстовой обработки от остальных, разберёте алгоритм их решения, научитесь кодировать слова.
Узнаете о минусах наиболее простых методов и сможете решать задачи.
Проясните отличие целей генерации текста от классификации, рассмотрите n-gram модель и её недостатки, а также устройство рекуррентных свёрточных сетей.
Скомпенсируете минусы RNN посредством LSTM, разберётесь в методах сэмплирования.
Выясните, какие способы существуют.
Выявите признаки, отличающие их от Трансформера, выполните задачи перевода.
Узнаете, почему дообучать лучше, чем обучать с нуля, в чём разница между разными способами дообучения, примените дообученные модели в решении downstream-задач.
Изучите свойства больших предобученных моделей, используете парадигму PEFT.
Поймёте, в чём различие между языковым моделированием и seq2seq-задачами, в чём состоит ценность механизма внимания, как устроен трансформер.
Выясните, почему длина контекста у трансформеров ограничена, сможете уменьшить сложность их применения, сможете сделать контекст более длинным, в том числе у моделей, прошедших предобучение.
Выясните, как можно использовать глубинные модели в анализе изображений, видео- и визуального контента. На данный момент трек находится в разработке.
Научитесь применять глубинные модели в создании голосовых помощников и других сферах деятельности, подразумевающих распознавание живой речи. На данный момент трек находится в разработке.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Научитесь выгодно презентовать свои сильные стороны, чтобы получать больше откликов компаний
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Освоить с нуля специальность DL-инженера может быть трудно, однако при наличии знаний в области машинного обучения вы сможете более углублённо изучать тему.
Приветствуются базовые знания в области математики и линейной алгебры, а также Python и ML. Лучше всего этот курс подойдёт ML-инженерам со стажем, которые хотят расширить компетенции.
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Лекции проходят в формате видеолекций или онлайн-трансляций, к которым студенты подключаются по вечерам несколько раз в неделю. Практические задания ориентированы на самостоятельную работу, но кураторы и преподаватели будут оценивать их выполнение и давать обратную связь.
Все обучение будет проходить онлайн, на сайте школы. Для большего комфорта вам может понадобиться аудиогарнитура: наушники, совмещенные с микрофоном, но это опционально.
Project Manager в IT
Свой бренд в сегменте premium
Стилист-имиджмейкер
Торги по банкротству: организация, участие и процедуры