Этот курс станет настоящей находкой для тех, кто давно хотел повысить свои знания в области программирования и машинного обучения до middle+. Во время обучения вы изучите инструменты, которые необходимы для углубления навыков и более сложной и кропотливой работы с нейронными сетями.
После прохождения курса вы сможете решать задачи, с которыми ранее испытывали трудности. Вы пополните свое портфолио 8 интересными и сложными проектами, которые произведут отличное впечатление на потенциального работодателя.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Во время обучения вас научат работать с многомерными свертками и создавать NLP. После курса вы в течение месяца будете выполнять сложную дипломную работу под руководством наставника, которая станет главным украшением вашего портфолио.
Узнаете, какие навыки необходимы для успешного обучения: работа с Python, понимание основ машинного обучения, работа с программными билиотеками.
Вам расскажут о глубоком машинном обучении. Вы подробнее узнаете о логистичекой и линейной регрессиях, попрактикуетесь в построении простейшей нейронной сети.
Перейдете к изучению многослойных сетей и использованию оптимизаторов. Вам расскажут о градиентном спуске и регуляризации.
Вы обучитесь использованию разных элементов архитектур, проектированию и созданию сетей. Также вам подробнее расскажут о предобученных сетях.
Узнаете, какие этапы проходит сверточная сеть во время своего развития и какие подходы архитектуры необходимо применять.
Научитесь использовать emmbedding-слой для построения рекуррентны нейронных сетей. Узнаете, какими достоинствами и недостатками обладают такие сети. Познакомитесь с устройством GRU и LSTM-ячеек. Попрактикуетесь в решении задач, основанных на рекуррентных сетях.
Научитесь использовать концепцию внимания при работе с рекуррентными сетями, с ее помощью подсказывая им, на что нужно обратить больше внимания во время обработки данных.
Вам расскажут об использовании готовых реализаций элементов алгоритмов в нейронных сетях при помощи torchvision. Вы научитесь построению нейронных сетей U-net и с помощью них сможете решать задачи, связанные с семантической сегментацией. Узнаете, как переносить стиль одной картинки на другую.
Познакомитесь с архитектурой Transformer и с ее помощью научитесь решать задачи по классификации текстов. Узнаете, как построить векторизаторы слов, используя нейронную сеть.
Узнаете о видах нейронных сетей прямого распротсранения, узнаете, как и где необходимо их применение. Обучитесь построению архитектуры состязательных сетей.
Вам представят несколько тем для дипломной работы на выбор. На протяжении месяца вы будете создавать дипломный проект при содействии экспертов курса, а затем защитите его перед преподавателем.
Взяв за основу озеро с отравленной водой в шутере, вы поместите искусственный интеллект в условия выживания. Ваша задача - с помощью градиентных политик перевести состояние в действие.
Вы создадите чат-бот, который сможет поддерживать переписку с пользователем, используя различные методы на свой выбор.
Вы создадите 3D изображение, взяв за основу фотографии с изображением различных ракурсов, с помощью архитектуры CNN.
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
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.
Да, вы всегда сможете задать вопрос преподавателю в личном кабинете. Также вы будете получать от него обратную связь после выполнения домашних заданий.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.