Мы используем куки, чтобы улучшить ваш пользовательский опыт. Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с нашей политикой куки.
Принять

DEEP LEARNING

Ближайший старт: ноябрь 2024
Продолжительность: 14 ак. часов / 4 недели
Формат обучения: Лекция + семинар
Ближайший старт:
22 ноября 2024
Продолжительность:
16 ак. часов / 4 недели
Лекция + семинар
Формат обучения:
Готовый проект
В конце модуля получите готовый pet-проект, который можно презентовать работодателю
Обучение в удобное время
Изучите выбранную тему за короткий срок и присоединитесь к комьюнити программистов Mathshub
Поддержка
Во время обучения вас ждет ежедневная поддержка преподавателей и кураторов, которые помогут разобраться со сложными вопросами
Чему научим на deep LEARNING
(✯◡✯)
На этом модуле вы познакомитесь с анализом данных с использованием Python, изучите основные методы анализа, научитесь работать с библиотеками для обработки и визуализации — Pandas, NumPy, Matplotlib.
Вы разберётесь в понятии нейросети, освоите методы обучения нейронных сетей, концепции и принципы, типы сетей, а также их применение в задачах машинного обучения.
  • СВЯЗЬ PYTHON И DEEP LEARNING
    Python используется для разработки и применения алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. На модуле вы подробно узнаете о том, как пользоваться библиотеками Python в создании нейросетей и правильно оптимизировать процесс работы.
  • РАСШИРЕННЫЕ ТЕМЫ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
    Расширенное глубокое обучение использует сложные архитектуры нейронных сетей и методик для решения более сложных задач в области искусственного интеллекта. На модуле вы разберете, что такое рекуррентные нейронные сети, генеративные модели и другие основные понятия.
  • СОЗДАДИТЕ ПРОСТУЮ НЕЙРОННУЮ СЕТЬ
    На модуле вы изучите основные шаги создания и обучения простых нейросетей, настройку архитектуры и определение функции потерь и оптимизатора. Узнаете, как обработать входные данные, обучить и оценить модель.
  • РАЗБЕРЁТЕСЬ В МОДЕЛЯХ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
    Классификация изображений — это процесс определения, к какому классу принадлежит изображение, на основе его содержания или характеристик. На модуле расскажем о методах и подходах, как использовать сверточные нейросети и как к этому причастно глубокое обучение.
ЧТО 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 МОДУЛЯ

Продолжительность:

16 ак. часов / 4 недели

Формат обучения:

Лекция + семинар

[1]
Использование Python для анализа данных. Введение в глубокое обучение и нейронные сети
[2]
Глубокое обучение с использованием TensorFlow и Keras. Расширенные темы в глубоком обучении
[3]
Продвинутые темы в глубоком обучении. Развертывание и мониторинг моделей глубокого обучения.
[4]
Создание и обучение простой нейронной сети
[5]
Реализация моделей глубокого обучения для классификации изображений
[6]
Реализация GAN и моделей на основе трансформеров
личная встреча с карьерным коучем
*только для тарифа профи
  • Как поставить карьерные цели и составить резюме
  • Как проработать мотивацию
  • Особенности и этапы собеседований
  • Подготовка портфолио
  • Получение работы за рубежом
Что узнаете:
  • Сертифицированный коуч ICF
  • Руководитель карьерной программы mathshub
  • наташа солнечная
О коуче:
Дата и время встречи подбирается индивидуально
Когда встретитесь:
ТВОИ НАВЫКИ ПОСЛЕ ОБУЧЕНИЯ
  • Ознакомление с понятием нейросети
  • Освоение методов обучения нейронных сетей и работы с ними
В ЧЕМ ПРЕИМУЩЕСТВА МОДУЛЕЙ?
Быстро и качественно изучите выбранную тему, не углубляясь в полноценную программу
Обучаетесь именно тем навыкам, которые вам необходимы
Дешевле, чем полноценная программа
Есть возможность выбрать подходящий формат обучения (в записи/вживую)
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ МОДУЛЯ
  • ОЛЕГ БУЛЫГИН

    Machine Learning

    7 лет опыта в управленческих должностях в научно-производственных компаниях космической отрасли.

    6 лет помогает начинающим осваивать IT-дисциплины в качестве спикера и автора образовательных программ.

Выбери свой тариф
Отзывы студентов и выпускников
Михаил Шоморов
Frontend-разработчик
«СТАНЬ FRONTEND-РАЗРАБОТЧИКОМ ЗА 6 МЕСЯЦЕВ»

Самое ценное, что вынес для себя из обучения - нужно учиться. Это то, что от тебя зависит. Вся программа тебе будет помогать, но без своих усилий ты сам ничего не сделаешь.

Самое яркое, что запомнилось — это последний проект. Когда я его писал - стало легло оперировать этими понятиями, абстракциями. Даже понравилось! Шло уже как-то в лёт!

Самым сложным на курсе показалось синхронность и event loop, потому что никогда не понимаешь, что там происходит параллельно.
Чтобы сказал себе в начале этого пути: тоже, что и сейчас – учись и старайся!

Спасибо Анне за то, что она мне помогала! Сергей, за то, что принимал участие в занятиях, в некоторых решениях! И преподавателем за то, что они мне помогли!
Сергей Михальченко
Frontend-разработчик
«СТАНЬ FRONTEND-РАЗРАБОТЧИКОМ ЗА 6 МЕСЯЦЕВ»

Самым запоминающимся на курсе — был курс React. Манера преподавания и конечно практические задания! Это то, что реально способствует мозговой активности!

Это реально было полезно, по крайней мере для меня, в новой теме и просто даже, например, вспоминая себя 2-х месячной давности, даже то, что сдавалось в рамках промежуточных заданий — предположения не было, как это решать и что это вообще возможно!

В целом позитивное впечатление от учёбы! Даже пересмотрел две лекции, которые были летом и могу сказать, что много понятного на момент, когда был урок и на момент сейчас — чувствуется прогресс!
Анна Новикова
Системный аналитик
«СТАНЬ АНАЛИТИКОМ ДАННЫХ ЗА 8 МЕСЯЦЕВ»

Во время обучения получила и приняла оффер на стажировку системным аналитиком в крупнейшем интеграторе Digital-решений AGIMA

Научится любому ремеслу, легче всего у мастера! Именно это и привело меня в Mathshub. Учителя, которые имеют не только опыт преподавания в престижных ВУЗах России, но и «громкие проекты», заслуги в своей профессии.

Наверное самое ценное — это современность преподаваемых знаний, их легкое внедрение в реальную работу. А так же присутствие свободы индивидуальности в выборе своего проекта с учетом интересов и помощь преподавателей, наставников в его реализации.

Если говорить коротко, то есть возможность получить оригинальные проекты в портфолио, а не штамп, который работодатели видели уже по 1000 раз.
Чаяна Чаданма
Аналитик маркетинговых кампаний
«СТАНЬ ДАТА-САЙЕНТИСТОМ ЗА 9 МЕСЯЦЕВ»

После обучения получила оффер аналитиком данных.

— Понравилась учебная программа. Каждая тема изучается с нуля, но в процессе даже специалист с опытом может найти для себя что-то новое.

— Есть карьерные консультации. С начала курса ты уже начинаешь строить план, как найти работу. Карьерный коуч — для меня открытие! Это как психолог, который понимает специфику твоей работы, но в отличие от него может дать работающие советы, которые приблизят получение заветного оффера.

Приятно удивила вовлеченность всей команды в твой результат. Никогда не получала столько слов поддержки как на этом курсе от кураторов и других студентов. Сообщество открытое, всегда готовое прийти на помощь.
Александра Колчина
Стажировка техническим менеджером в Яндекс
«СТАНЬ ДАТА-САЙЕНТИСТОМ ЗА 9 МЕСЯЦЕВ»

Во время обучения устроилась на стажировку техническим менеджером в Яндекс.

Школа привлекла меня внимательностью к студентам. Формат обучения достаточно гибкий, не загоняет тебя в жесткие рамки и дедлайны. Команда преподавателей и кураторов всегда на высоте — поможет, подскажет, пойдет навстречу.
Наталья Журавлева
Студентка Mathshub
«СТАНЬ PYTHON-РАЗРАБОТЧИКОМ ЗА 8 МЕСЯЦЕВ»

Очень долгое время задумывалась о курсах, так как самостоятельно заниматься не хватало мотивации. На глаза попалось объявление о бесплатном интенсиве от Mathshub и решила сначала поучаствовать в нём. Очень понравились лекции, то что выдавали домашние задания и обратную связь, а так же сообщество участников. После этого решила поучаствовать и в платном курсе на питон разработчика, особенно после того как узнала о том что участникам интенсива будет скидка.


В курсе нравится большое количество не только лекций, но и гостевых программ. На семинарах впервые познакомилась с форматом парного программирования, много нового опыта. В конце модулей очень интересные проекты. Темп обучения быстрый, многое нужно изучать ещё самостоятельно, но учитывая количество тем это нормально. Плюс всегда есть поддержка одногруппников и куратора. Рада что выбрала именно этот курс :)
о школе

БЕСПЛАТНАЯ КОНСУЛЬТАЦИЯ

С КАРЬЕРНЫМ МЕНЕДЖЕРОМ

вопросы и ответы