Python и машинное обучение от Coddy

Узнаете, как обучать модели для обработки изображений. Разберёте основные алгоритмы компьютерного зрения, включая распознавание объектов и сегментацию изображений.

Научитесь анализировать и обрабатывать текстовые данные. Освоите базовые методы работы с языковыми моделями и поймёте, как обучаются чат-боты.

Разберёте основы стохастических процессов и поймёте, как работают цепи Маркова. Узнаете, где применяются эти модели, например, в прогнозировании и анализе последовательностей.

Пройдёте тестирование для проверки усвоенного материала. Повторите основные темы, решите практические задачи и подготовитесь к следующему этапу.

Узнаете, как работают многослойные нейронные сети. Освоите основные принципы их обучения и применения в анализе данных.

Разберёте проблемы, с которыми сталкиваются нейросети при обучении. Узнаете, какие ошибки могут возникнуть и как их избежать.

Научитесь применять методы регуляризации, такие как dropout и L2-регуляризация, чтобы улучшить обобщающую способность моделей.

Освоите принципы работы свёрточных нейросетей, которые используются для обработки изображений. Попробуете создать простую модель для распознавания объектов.

Узнаете, как работают рекуррентные нейронные сети и почему они подходят для анализа последовательностей данных.

Разберёте улучшенный вариант RNN — LSTM-сети, которые способны запоминать длинные последовательности. Научитесь применять их для обработки текстов и временных рядов.

Научитесь использовать автоэнкодеры для сжатия и восстановления данных. Узнаете, как эти модели применяются в обработке изображений и выявлении аномалий.

Освоите принципы работы GAN — мощных моделей, способных генерировать реалистичные изображения и данные. Попробуете создать свою генеративную модель.

Разберёте архитектуру трансформеров, которая лежит в основе современных языковых моделей, таких как GPT и BERT. Узнаете, как эти модели обрабатывают текст и генерируют осмысленные ответы.

Узнаете, как работают генетические алгоритмы, вдохновлённые принципами естественного отбора. Разберёте их применение для оптимизации и поиска решений сложных задач.

Освоите библиотеку DEAP, которая используется для создания и тестирования генетических алгоритмов. Научитесь настраивать параметры и анализировать результаты работы алгоритма.

Попробуете применить генетический алгоритм для решения задачи коммивояжёра — поиска оптимального маршрута. Узнаете, как такие методы помогают в логистике и других сферах.

Узнаете, как работает обучение с подкреплением, где агенты учатся принимать решения на основе вознаграждения. Разберёте базовые принципы, такие как награды, состояния и действия.

Освоите метод нейроэволюции, в котором нейросети развиваются по принципу естественного отбора. Попробуете обучить модель удерживать баланс предмета.

Попробуете обучить нейросеть играть в классическую игру Google Chrome с динозавром. Разберёте, как модель обучается на основе проб и ошибок.

Изучите один из ключевых алгоритмов обучения с подкреплением — Q-learning. Узнаете, как обучать модели принимать решения в разных ситуациях.

Разберёте, как работает Deep Q Network (DQN) — улучшенный алгоритм Q-learning, использующий нейросети. Узнаете, как он применяется в задачах управления и стратегического планирования.

Определитесь с темой своего финального проекта. Сформулируете задачи и цели, выберете необходимые инструменты и методы работы.

Научитесь правильно оформлять и презентовать свой проект. Освоите основные принципы представления результатов работы.

Презентуете свой проект и получите обратную связь. Подведёте итоги обучения, разберёте основные выводы и перспективы дальнейшего изучения искусственного интеллекта.