В современном мире глубокое обучение (Deep Learning) стало ключевым инструментом для решения сложных задач в различных областях, от компьютерного зрения до обработки естественного языка. Этот курс предлагает вам возможность погрузиться в мир нейронных сетей и освоить их применение в реальных бизнес-сценариях.
На курсе мы создадим прочный фундамент для вашего дальнейшего углубления в Deep Learning. Вы научитесь методам построения и обучения нейронных сетей, что позволит вам понять их возможности и ограничения. Мы будем использовать популярный фреймворк PyTorch, который является стандартом в индустрии и научных исследованиях, что даст вам необходимые навыки для работы с современными моделями.
Курс включает в себя теоретические лекции и практические задания, которые помогут вам применить полученные знания к реальным задачам. Мы будем изучать последние достижения в области глубокого обучения и разбирать, как они могут быть использованы для решения актуальных бизнес-проблем.
Этот курс будет полезен как начинающим специалистам в области машинного обучения, так и тем, кто хочет расширить свои знания в Deep Learning. Вы получите не только теоретические знания, но и практический опыт, работая над проектами, которые могут стать основой для вашего портфолио.
Залог успеха в DL – выбор правильной модели. В курсе ты сможешь поработать с лучшими на сегодняшний день моделями, чтобы быть готовым применить их в задачах, с которым столкнешься в своей карьере.
В курсе излагаются классические модели глубокого обучения, рассматриваются решения различных задач на изображениях, текстах и звуках с помощью написания собственных архитектур и адаптации уже существующих решений.
| Блок 1 | Базовые принципы нейроннных сетей |
|---|---|
| 1.1 | Нейронные сети |
| 1.2 | Эффективное обучение нейронных сетей |
| 1.3 | Сверточные нейронные сети |
| 1.4 | Архитектуры сверточных нейронных сетей |
| Блок 2 | Продвинутые архитектуры нейронных сетей с примерами задач |
| 2.1 | Задачи с изображениями |
| 2.2 | Визуализация нейросетей |
| 2.3 | Перенос стиля |
| 2.4 | Рекуррентные нейросети |
| 2.5 | Задачи с текстами |
| 2.6 | Трансформеры |
| 2.7 | Языковые модели (GPT) |
| 2.8 | Prompt Engineering |
| 2.9 | Задачи со звуком |
| 2.10 | Генеративные модели |