В быстро развивающемся мире глубокого обучения (Deep Learning) успешные специалисты должны не только понимать основные концепции, но и владеть особенностями, которые позволяют создавать эффективные и надежные модели.

В рамках курса мы рассмотрим систематизируем текущие ваши знания и навыки,  рассмотрим различные современные архитектуры нейронных сетей для решения задач из различных доменов. Вы научитесь писать эффективный код с использованием лучших практик, что позволит вам оптимизировать производительность и качество ваших решений. Также будет уделено внимание неочевидным подводным камням, которые могут возникнуть на различных этапах разработки и внедрения моделей.

Этот курс поможет системно прокачаться в глубоком обучении и сделать уверенный шаг в сторону профессионального роста. Вместо разрозненных задач вы будете работать над одним большим проектом, в котором примените разные архитектуры нейросетей для решения реальных задач — от обработки изображений до анализа текстов.

Пререквизиты

• Прикладная математика в ML

Академическая нагрузка

• 2 пара в неделю

Руководители курса

Untitled

Фича курса

Полноценный DL-powered проект

Результат курса

• Разберешься в продвинутых архитектурах нейросетей и научишься подбирать подходящие модели под конкретные задачи.
• Научишься писать чистый, быстрый и понятный код для Deep Learning.
• Соберешь собственный проект, который можно показать на собеседовании или использовать как основу для портфолио.
• Будешь готов проходить DL-секцию собеседований.

Тематический план курса

Система оценивания