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. Этот мини-курс предназначен для тех, кто уже освоил базовые принципы разработки моделей и хочет углубить свои знания и навыки.

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.

Курс будет полезен как тем, кто хочет углубить свои знания в области глубокого обучения, так и тем, кто стремится к карьерному росту в этой области. Вы будете работать над одним большим проектом, использующий несколько нейросетевых архитектур для решения различных задач, что поможет вам применять полученные знания в реальных сценариях.

Этот курс подойдет тем, кто хочет:

• Освоить продвинутые архитектуры нейронных сетей и их применение.
• Научиться писать эффективный и оптимизированный код для Deep Learning.
• Получить практический опыт работы написания большого целостного проекта с применением нейросетевых решений

Пререквизиты

• Deep Learning (можно брать параллельно)
• Один из трех:
  • Основы математики для DS
  • Прикладная математика в DS
  • Уверенное знание линейной алгебры (матричные вычисления и матричное дифференцирование)

Академическая нагрузка

• 2 пара в неделю

Руководители курса

Untitled

Фича курса

Полноценный DL-powered проект

Результат курса

Ты будешь готов проходить DL-секцию собеседований

Тематический план курса