назад

Deep Learning

10099,00
р.
В корзину
Продолжительность: 16 ак. часов / 4 недели
Формат обучения: Лекция + семинар

  • ближайший старт: февараль'24
Описание
Включено в модуль
Программа курса
Проект
Тариф «Начало пути»
Тариф «Полное погружение»
Тариф «Профи»

Описание

В этом модуле вы познакомитесь с анализом данных с использованием Python: изучение основных методов анализа данных, работа с библиотеками для обработки, визуализации и анализа данных, например, Pandas, NumPy и Matplotlib.
Изучите глубокое обучение и нейронные сети: понимание основных принципов и концепций глубокого обучения, изучение различных типов нейронных сетей и их применение в задачах машинного обучения.

Поймете, как делать развертывание и мониторинг моделей глубокого обучения: изучение процесса развертывания и мониторинга моделей глубокого обучения, включая получение и предобработку данных, настройку и оптимизацию моделей, их развертывание на продакшн окружениях и мониторинг их производительности.
Создадите простую нейронную сеть: практическое изучение основных шагов создания и обучения простых нейронных сетей, включая настройку архитектуры сети, определение функции потерь и оптимизатора, обработку входных данных, обучение и оценку модели.

Реализуете модели глубокого обучения для классификации изображений: изучение различных методов и подходов к классификации изображений с использованием глубокого обучения, включая использование сверточных нейронных сетей, предобученных моделей и передачу обучения.

Включено в модуль

  • Нейрон и функция активации. Простейшая нейронная сеть
  • Обучение нейросети (эпохи, mini-batch gradient descent, loss function, cross-entropy loss)
  • Batchnorm, dropout, регуляризация весов и ранняя остановка
  • Backpropagation
  • Transfer learning
  • Learning rate, adaptive LR
  • Softmax
  • MLP: перцептроны, устройство
  • Data processing: аугментация
  • Data processing: нормализация батчей
  • Архитектура, принцип работы свертки
  • Типы слоев
  • Гиперпараметры фильтров

Программа курса

  • Использование Python для анализа данных. Введение в глубокое обучение и нейронные сети
  • Глубокое обучение с использованием TensorFlow и Keras. Расширенные темы в глубоком обучении
  • Продвинутые темы в глубоком обучении. Развертывание и мониторинг моделей глубокого обучения.
  • Создание и обучение простой нейронной сети
  • Реализация моделей глубокого обучения для классификации изображений
  • Реализация GAN и моделей на основе трансформеров

Проект

Локальная система распознавания и рекомендации изображений на основе глубокого обучения.

Тариф «Начало пути»

Занятия в записи:

Доступны на платформе Canvas. Ссылка с доступом к модулю вам придет сразу после присоединения к обучению.


Проверка домашнего задания:

Вы загружаете своё домашнее задание в Canvas, после чего ассистент преподавателя проверяет работу и оставляет обратную связь в виде комментариев.

Тариф «Полное погружение»

Online занятия:

Проходят в Zoom 2 раза в неделю: в понедельник и четверг в 19:00 (Мск). Длительность — 1,5 часа.

Напоминания и ссылки для подключения к занятию отправляются в день занятия в Telegram-канале и чате в Discord.


Живое общение с преподавателем:

Живое общение возможно во время online-занятия, а также можно задавать вопросы преподавателю в чате в Discord.


Проверка домашнего задания:

Вы загружаете своё домашнее задание в Canvas, после чего ассистент преподавателя проверяет работу и оставляет обратную связь в виде комментариев.


Защита проекта:

Это online-защита в Zoom с презентацией проекта и возможностью получить обратную связь от преподавателя.

Тариф «Профи»

Online занятия:

Проходят в Zoom 2 раза в неделю: в понедельник и четверг в 19:00 (Мск). Длительность — 1,5 часа.

Напоминания и ссылки для подключения к занятию отправляются в день занятия в Telegram-канале и чате в Discord.


Живое общение с преподавателем:

Живое общение возможно во время online-занятия, а также можно задавать вопросы преподавателю в чате в Discord.


Проверка домашнего задания:

Вы загружаете своё домашнее задание в Canvas, после чего ассистент преподавателя проверяет работу и оставляет обратную связь в виде комментариев.


Защита проекта:

Это online-защита в Zoom с презентацией проекта и возможностью получить обратную связь от преподавателя.


Сессия с карьерным коучем:

Личная встреча с карьерным коучем с разбором актуальной для вас темы по трудоустройству — как поставить карьерные цели, составить резюме, проработать мотивацию, особенности и этапы собеседований, получение работы за рубежом, подготовка портфолио. Дата и время встречи обговаривается лично с коучем.