Глубокое обучение и нейронные сети

Глубокое обучение и нейронные сети

(5.0 из 5 на основе 267 отзывов)

Углубленный курс по глубокому обучению для тех, кто хочет стать экспертом в области нейронных сетей. Изучите архитектуры CNN, RNN, LSTM, Transformer и создавайте передовые AI-решения.

34 990 ₽

Что входит в курс:

  • 16 недель продвинутого обучения
  • 128 видеолекций высокого уровня
  • Работа с TensorFlow 2.0 и PyTorch
  • 12 сложных проектов
  • Доступ к GPU-серверам для обучения
  • Персональный ментор-эксперт
  • Сертификат международного образца

О курсе

Глубокое обучение революционизировало искусственный интеллект, позволив решать задачи, которые еще недавно казались невозможными. Этот курс погружает вас в мир нейронных сетей и учит создавать передовые AI-системы.

Вы освоите все ключевые архитектуры нейронных сетей: от базовых полносвязных сетей до современных Transformer-моделей. Научитесь работать с изображениями, текстом, аудио и временными рядами, используя лучшие практики индустрии.

Курс включает работу с реальными датасетами, оптимизацию производительности моделей, техники регуляризации и transfer learning. Вы создадите портфолио из 12 проектов, включая распознавание объектов, генерацию текста и работу с GANs.

Программа курса

Модуль 1: Основы нейронных сетей (3 недели)

  • Математика нейронных сетей
  • Прямое и обратное распространение
  • Функции активации и оптимизаторы
  • Введение в TensorFlow и PyTorch

Модуль 2: Сверточные нейронные сети (4 недели)

  • Архитектуры CNN: LeNet, AlexNet, VGG
  • ResNet, DenseNet, EfficientNet
  • Transfer Learning и Fine-tuning
  • Детекция и сегментация объектов

Модуль 3: Рекуррентные сети (4 недели)

  • RNN, LSTM, GRU
  • Attention механизмы
  • Transformer архитектура
  • BERT, GPT и современные модели

Модуль 4: Продвинутые техники (5 недель)

  • Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Variational Autoencoders (VAE)
  • Reinforcement Learning основы
  • Развертывание моделей в production

Требования к студентам

Необходимые навыки:

  • Уверенное знание Python
  • Опыт работы с NumPy, Pandas
  • Базовое понимание машинного обучения
  • Знание линейной алгебры и математического анализа
  • Понимание основ статистики и теории вероятностей

Технические требования:

  • Мощный компьютер с GPU (рекомендуется NVIDIA с 6GB+ VRAM)
  • Минимум 16 GB оперативной памяти
  • 100+ GB свободного места на диске
  • Стабильное высокоскоростное интернет-соединение

Рекомендуемое время на обучение:

Курс требует значительных временных затрат - рекомендуется выделять 15-20 часов в неделю для изучения материалов, выполнения практических заданий и работы над проектами.