Курсы по Deep Learning в Екатеринбурге

Освойте Machine Learning с нуля на реальных задачах и дайте старт своей карьере ML-инженера.

Чему научитесь:

• Понимать синтаксис Python: освоите циклы, коллекции, функции, библиотеки и ООП;
• Работать с базой данных и разрабатывать веб-приложения на Python;
• Разбираться в архитектуре нейронных сетей и работать с тензорами в PyTorch;
• Решать задачи классификации изображений, сегментации и детекции с использованием сверхточных нейронных сетей;
• Отбирать признаки, обучать, работать с ML-моделями и оценивать их качество6. Оценивать влияние моделей на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов.

• Нейросетевые решения на практике. Будете использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы
• Фундаментальные основы Deep Learning. Реализуете полносвязную нейросеть (MLP) с нуля на PyTorch и обучите её на простом датасете
• Рекуррентные нейронные сети (RNN): от основ к трансформерам. Реализуете RNN/LSTM с нуля на PyTorch и обучите модель на последовательных данных
• Свёрточные нейронные сети (CNN): от основ до продвинутых методов. Построите собственную CNN на PyTorch, обучите модель на MNIST, дообучите предобученную модель на новых данных
• Предобработка дпнных для моделей глубокого обучения (NLP, CV и Audio Analysis). Подготовите данные и подадите их на предобученные модели. Выберете метрики, функцию потерь и оптимизатор, проведёте обучение