Deep Learning

Deep Learning

• Углубите свои знания в работе с нейросетями
• Отработаете навыки на практике: добавите 8 проектов в портфолио
• Будете учиться при поддержке сообщества экспертов и менторов

Кому подойдёт курс

• Программистам. Разберётесь в инструментах машинного обучения, разовьёте системное мышление и сможете проявить себя в новой сфере
  
• Аналитикам и дата-сайентистам. Углубите знания и навыки и начнёте решать принципиально новые задачи. Повысите свою ценность на рынке труда

Для обучения на этом курсе важно

• Уметь программировать на Python, знать библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn
• Разбираться в основах и типах задач машинного обучения
• Владеть терминологией и понимать основные метрики машинного обучения: accuracy, precision, recall, MSE

Чему вы научитесь

• Работать с многомерными свёртками
• Освоите инструменты Padding&stride, Pooling и LeNet. AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet и DenseNet
  
• Генерировать тексты и изображения
• Научите компьютер создавать картины и литературные произведения, вдохновляясь великими мастерами своего дела
  
• Реализовывать NLP с нуля
• Сможете строить классические RNN, GRU и LSTM и Encoder-Decoder-архитектуры. Познакомитесь с ячейками (GRU/LSTM) и эмбедингами
  
• Находить объекты на картинке
• Будете решать прикладные задачи: Object Detection, Object Localization, Bounding boxes и AnchorBoxes. Углубитесь в CNN
  
• Отличать дескриминатор от генератора
• Обучите генератор выбирать данные из линейной регрессии. Реализуете сеть генерации покемонов и обучите её
  
• Строить языковые модели
• Познакомитесь с NER и машинным переводом: от Word2Wec до определения тональности и преобразования текста

Программа обучения — 2,5 месяца

38 часов теории и 65 часов практики

• Вебинары с экспертами в прямом эфире проходят 1-2 раза в неделю, начинаются в промежутке с 18:00 до 20:00 МСК
• На лекции и практические задания понадобится 10 часов в неделю
• Записи вебинаров, видеолекции, презентации и другие полезные материалы хранятся в личном кабинете

Чтобы программа соответствовала запросам рынка труда, мы проводим 3 этапа исследований