Курсы по Deep Learning

Курс по нейронным сетям от SkillFactory разработан непосредственно для специалистов Data Science, а также для разработчиков, владеющих основами ML. Курс является востребованным направлением. Знания, полученные слушателями помогут в дальнейшем найти высокооплачиваемую работу. На курсах изучаются основы машинного обучения, эта область знаний стремительно растет. Учитывая стремительный интерес к данной сфере, потребность в специалистах, чья деятельность связана с нейронными сетями, возрастет примерно в 5 раз.

Курс подойдет тем, кто уже владеет основной информацией по нейронным сетям. На курсе вы узнаете все об аренде GPU-сервера, сможете использовать свои знания в создании рабочей модели в области компьютерного зрения. Вы научитесь проводить анализ естественного языка, а также сложных систем.

Кроме того, на курсе будет рассмотрены основы библиотеки для Deep Learning. По окончании курса слушатели получат соответствующий документ - сертификат о прохождении курса.

Решение 40 практических задач с помощью самых прорывных инструментов машинного обучения. Внедрение искусственного интеллекта и нейросетей для решения разных бизнес-задач. Освоение технологий компьютерного зрения и алгоритмов внимания. Курс подойдет инженерам данных, программистам. Поработаете с многомерными свертками и сегментацией state of art. Реализуете NLP с нуля, построите языковую модель. Добавите 14 проектов в портфолио. После защиты MVP-проекта получите доступ к базе вакансий.

Для кого этот курс

• Для дата-сайентистов
• Для инженеров данных
• Для программистов и разработчиков

Нейронные сети — лишь один из инструментов машинного обучения, однако именно с ними связаны все выдающиеся и наиболее интересные прорывы современного искусственного интеллекта. Голосовые помощники, алгоритмы, обыгрывающие людей в компьютерные игры, чат-боты и распознавание людей на фотографиях — за всем этим стоят они.

Овладеть этой наукой (или искусством) сейчас просто как никогда: у нас есть мощные библиотеки, готовые архитектуры, позволяющие получать отличные результаты даже начинающим.

Как будем учиться

• 10+ часов в неделю интенсивных уроков и практики с экспертами отрасли
• 5 предметных областей, освоенных на прикладных задачах
• 40 практических заданий с обратной связью от преподавателей
• 1000+ активных экспертов, менторов, студентов сообщества Data Science Нетологии
• 8 проектов в портфолио, включая выпускной MVP-проект
• 1 – после защиты диплома выдаём удостоверение о повышении квалификации

Итоговый проект

Вы самостоятельно выберете тему диплома и в течение месяца будете работать над проектом под руководством экспертов курса. По итогу вы защитите диплом перед экспертом.

Дипломные работы на курсе

Дипломная работа по RL

Искусственный интеллект, выживающий в экстремальных условиях, — на примере ядовитого озера в игре Doom. Реализуем градиентные политики, которые переводят состояние в действие вместо традиционных функций значения, которые сообщают нам об ожидаемой сумме наград.

Дипломная работа по текстам

Чат-бот, поддерживающий переписку с человеком. Выбор методов широк: от двухнаправленного LSTM до Transfer Learning, от sequence-to-sequence моделей с многоцелевым механизмом внимания до одного из многочисленных GAN.

Дипломная работа по изображениям

Восстановление 3D-модели по набору фотографий с разных ракурсов, в том числе невидимых частей. Благодаря архитектуре CNN выполним прямую регрессию объёмного представления трёхмерной геометрии объекта из 2D-изображения.

Гарантия возврата денег

У вас есть три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, скажите — и мы вернём вам всю сумму.

Что вы получите в результате обучения

Достигнутые результаты

• Применены все 5 методов градиентного спуска к логистической регрессии. Реализован график функции потерь в зависимости от эпохи
• Обучен многослойный персептрон с DroupOut и регуляризацией
• Построена модель авторегрессии и спрогнозирована функция синус
• Реализована собственная RNN Cell и обучена языковая модель
• Выбрана оптимальная Encoder-Decoder архитектура для задачи внимания (Attention)
• Реализована State-of-art сегментация для задач Object Detection
• Применена FCN и UNet к задаче сегментации
• Реализовано распознавание номеров домов
• Предсказана вероятность выпадения следующего слова на основе цепей Маркова
• Реализована и обучена сеть генерации покемонов

Мы поможем с трудоустройством

Вас ждёт бесплатная программа трудоустройства Центра развития карьеры

Глубокое обучение компьютеров помогло сделать прорыв в таких областях, как распознавание речи, машинный перевод, компьютерное зрение. Специалисты Deep Learning востребованы в сферах, где есть спрос на продукты искусственного интеллекта. Важное преимущество, которое дают нейросети, — это способность машины обучаться без участия человека-оператора. Практику создания таких алгоритмов можно получить на курсе от SkillFactory. Студенты прокачают навыки Deep Learning и смогут сделать карьеру в перспективной профессии.

Кто такой специалист по нейронным сетям и чем занимается?

Работа с данными — ключевой аспект деятельности Deep Learning. Специалист по нейронным сетям извлекает информацию из баз посредством языка SQL, выделяет закономерности в неоднородных массивах и загружает сведения в алгоритмы для последующего обучения. Для того, чтобы преуспеть в проектировании нейронных сетей, специалист также должен уметь:

• выбирать нужную модель для глубокого машинного обучения;
• выбирать подходящую обучающую процедуру под конкретный тип данных;
• оценивать плюсы и минусы разных стратегий Deep Learning;
• отслеживать факторы, которые влияют на способность алгоритма к обучению.

Практический курс от SkillFactory рассчитан на опытных специалистов, которые разбираются в Data Science, и хотят продвинуться в данном направлении.