Deep Learning и нейронные сети
Углубленное изучение нейронных сетей, сверточных сетей и рекуррентных архитектур для решения сложных задач. Освойте современные фреймворки TensorFlow и PyTorch для создания продвинутых AI моделей.
Что вы изучите:
- Архитектуры глубоких нейронных сетей
- Сверточные нейронные сети (CNN)
- Рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM, GRU)
- Работа с TensorFlow и PyTorch
- Transfer Learning и Fine-tuning
- Оптимизация и ускорение обучения моделей
Продолжительность: 12 недель
Уровень: Средний
Формат: Видеоуроки + практические проекты
Сертификат: Да
Подробное описание курса
Deep Learning революционизировал область искусственного интеллекта, позволяя решать задачи, которые еще недавно казались невозможными. Наш курс предлагает глубокое погружение в мир нейронных сетей и современных архитектур.
Вы начнете с основ работы нейронных сетей, изучите механизмы backpropagation и gradient descent, а затем перейдете к более сложным архитектурам. Курс охватывает все современные подходы: от классических CNN до передовых архитектур типа ResNet, EfficientNet и Transformers.
Программа обучения
Первая часть курса посвящена теоретическим основам - вы узнаете, как работают нейронные сети изнутри, какие существуют функции активации, методы оптимизации и техники регуляризации. Практическая работа начинается с реализации простых сетей на NumPy, что позволяет понять все процессы на низком уровне.
Вторая часть фокусируется на современных фреймворках TensorFlow и PyTorch. Вы научитесь быстро прототипировать модели, использовать готовые архитектуры и адаптировать их под свои задачи через Transfer Learning. Особое внимание уделяется практическим проектам: классификация изображений, детекция объектов, генерация текста.
Практические проекты
В рамках курса вы создадите несколько полноценных проектов: систему распознавания лиц, модель для предсказания временных рядов, генератор изображений на базе GAN. Каждый проект сопровождается детальным ревью от менторов.
Для кого этот курс
Курс рассчитан на студентов с базовыми знаниями машинного обучения и уверенным владением Python. Желателен опыт работы с NumPy и pandas.