Deep Learning & Neural Networks

Deep Learning & Neural Networks

10 недель Средний уровень

$399

Погрузитесь в мир глубокого обучения. Изучите архитектуры нейронных сетей, работу с TensorFlow и PyTorch, создавайте модели компьютерного зрения и NLP.

Описание курса

Deep Learning & Neural Networks - это комплексный курс, который познакомит вас с передовыми технологиями глубокого обучения. Вы научитесь создавать и обучать сложные нейронные сети для решения реальных задач в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и других доменах.

Что вы изучите

  • Архитектура нейронных сетей: от перцептронов до трансформеров
  • Convolutional Neural Networks (CNN) для компьютерного зрения
  • Recurrent Neural Networks (RNN) и LSTM для последовательностей
  • Attention механизмы и Transformer архитектура
  • Transfer learning и fine-tuning предобученных моделей
  • Generative models: GANs и Variational Autoencoders
  • Deep Reinforcement Learning основы
  • Object detection и semantic segmentation
  • Text classification и sentiment analysis
  • Оптимизация и debugging нейронных сетей

Фреймворки и инструменты

В курсе вы получите практический опыт работы с ведущими фреймворками глубокого обучения:

  • TensorFlow 2.x и Keras API
  • PyTorch и PyTorch Lightning
  • Hugging Face Transformers
  • OpenCV для работы с изображениями
  • NLTK и spaCy для NLP
  • TensorBoard для визуализации обучения
  • GPU computing с CUDA

Практические проекты

Вы создадите портфолио из впечатляющих проектов:

  • Классификатор изображений с использованием CNN
  • Система распознавания лиц
  • Object detection модель для автономных автомобилей
  • Генератор текста на основе LSTM
  • Sentiment analysis для отзывов клиентов
  • Чат-бот с использованием трансформеров
  • Style transfer приложение
  • GAN для генерации изображений

Структура обучения

10-недельная программа с четкой структурой и progression:

  • Недели 1-2: Основы deep learning и neural networks
  • Недели 3-4: Computer Vision с CNN
  • Недели 5-6: Sequential models и RNN/LSTM
  • Недели 7-8: Современные архитектуры и transformers
  • Недели 9-10: Advanced topics и capstone проект

Для кого этот курс

  • ML-инженеров, желающих специализироваться в deep learning
  • Data Scientists, работающих с изображениями или текстом
  • Software Engineers, интересующихся AI
  • Выпускников курсов по машинному обучению
  • Исследователей, работающих с neural networks

Требования

  • Хорошее знание Python
  • Понимание основ машинного обучения
  • Базовые знания линейной алгебры и calculus
  • Опыт работы с NumPy и Pandas
  • GPU рекомендуется (но не обязательно - можно использовать Google Colab)
  • 12-15 часов в неделю для занятий

Что вы получите по окончании

  • Профессиональный сертификат в deep learning
  • Портфолио проектов на GitHub
  • Практические навыки работы с TensorFlow и PyTorch
  • Понимание state-of-the-art архитектур
  • Готовность к позициям Deep Learning Engineer
  • Пожизненный доступ к обновлениям курса

Карьерные перспективы

После окончания курса вы будете готовы к позициям:

  • Deep Learning Engineer
  • Computer Vision Engineer
  • NLP Engineer
  • AI Research Engineer
  • ML Engineer (специализация deep learning)