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.
Полноценный DL-powered проект
Тема | |
---|---|
1 | Постановка проектной задачи. Декомпозиция на подзадачи. Исследование проектных данных, преобразования над ними. Постановка экспериментов и написание конвейера обучения |
2 | Дизайн и особенности сверточной архитектуры для решения проектной задачи |
3 | Задача детектирования объектов, архитектура YOLO |
4 | Ретроспектива рекуррентных нейросетей |
5 | Ретроспектива подходов к распознанию текста на изображениях, Encoder-Decoder, CRNN |
6 | Ретроспектива транфсормеров, эффективное написание трансформеров. MAMBA |
7 | Ретроспектива подходов к генерации речи из текста |
8 | Подведение итогов проекта |
Активность | Вес | Описание |
---|---|---|
Домашние задания | 100% | Домашние задания по темам недели, связанные в единый проект |
Бонусная активность | 10% | Активный багрепорт, участие в опросах, бонусные квизы и другое |