Александр Дьяконов руководитель курса

• Подготовил сотни крутых ML‑щиков в МГУ
• Data Scientist № 1 в мире по версии Kaggle (2012)
• Лучший преподаватель России в области ИТ (2014)

Этот мини-курс углубляет основной курс Deep Learning и готовит специалистов, которые будут работать в DL-командах лучших компаний. В курсе мы подробно разберемся в нюансах архитектур и разберем примеры написания эффективного кода. Отдельный фокус курса – неочевидные подводные камни, которые могут повлиять на качество решения задачи.

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

• 1 пара в неделю

Фича курса

Полноценный DL-powered проект

Результат курса

Вы будете готовы проходить DL-секцию собеседований.

Тематический план курса