На курсе мы строим прочный фундамент для дальнейшего углубления в DL:

• разбираемся в методах построения и обучения нейронных сетей, чтобы понять их возможности и ограничения
• осваиваем инструментарий DL-специалиста (PyTorch)
• учимся применять нейросети в практических задачах и изучаем последние современные модели в применении к бизнес-задачам.

Академическая нагрузка

• 2 пары в неделю

Пререквизиты

• Machine Learning

Руководители курса

Untitled

Фича курса

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.

Результат курса

Ты получишь широкое представление об устройстве различных нейросетевых архитектур и заглянешь «под капот» современных моделей. Ты также получишь практический опыт решения различных задач на изображениях, текстах и звуках.

Тематический план курса

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.

• Подробное содержание курса

Система оценивания

Экзамен Письменный экзамен нужно сдавать в двух случаях: