Курс «Нейронные сети и deep learning»

Видеоуроки / В группе с наставником / Обучение в ЛК на сайте автора

  • 10 недель
  • 9 модулей
  • Сертификат
  • Участие в потоке

В рамках курса вы пройдете путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, до создания рабочей модели для компьютерного зрения и анализа естественного языка.

Просмотров за неделю: 85

Автор: Онлайн-школа Skillfactory Преподаватели : Андрей Зимовнов, Дмитрий Коробченко

Обновлено: 13.08.2024

Источник изображения: Unsplash

3 890 /мес. 6 484 /мес.
Скидка 40%
  • Оплата на сайте автора. Цена может отличаться.
  • Доступен в рассрочку
Этот курс включает:
  • 10 недель
  • 9 модулей
  • Срок доступа: бессрочный
  • Обучение: в ЛК на сайте автора
  • Когда будете учиться: строго по расписанию
  • Уровень сложности: для опытных
  • Домашние задания: есть, с проверкой
  • Сопровождение: куратором
  • Сертификат
  • Трудоустройство
  • Техническая поддержка: в рабочее время, чат на сайте, электронная почта
  • Доступ: в день начала обучения
Нейронные сети и deep learning

Онлайн-школа Skillfactory

Перейти на сайт
Профессии: Data Scientist

Чему вы научитесь?

  • Использовать библиотеки для Deep Learning.
  • Улучшать производительность сетей.
  • Обучать нейронные сети.
  • Создавать агента для игры в Pong.
  • Использовать язык Python.

О курсе

Машинное обучение – одна из наиболее быстроразвивающихся сфер знаний. И Deep Machine Learning – это главное направление этой IT-индустрии. В онлайн-курсе школы SkillFactory вы изучите разработку глубоких нейронных сетей на языке Python для начинающих.

Курс по нейронным сетям предназначен для тех, кто имеет базовые навыки программирования на Python и желает более углубленно освоить эту сферу знаний. Во время обучения вы пройдете все этапы: от лизинга сервера GPU, который подходит для DeepLearning, до запуска готовой рабочей модели.

В программе «Нейронные сети и Deep Learning»:

  1. Создание нейронной сети на Python для распознавания рукописных цифр.
  2. Улучшение производительности и скорости сетей.
  3. Обучаем нейронную сеть решать задачу детекции.
  4. Реализация чат-бота и агента для игры.
  5. Знакомство с другими областями применения нейросетей.

Онлайн-курс основан исключительно на практике. Главный фокус направлен на математическую составляющую. Завершив обучение, вы придете к пониманию алгоритмов и знанию необходимых библиотек при использовании Deep Learning.

  1. Введение в искусственные нейронные сети.
  2. Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras).
  3. Сверточные нейронные сети.
  4. Оптимизация нейронной сети.
  5. Transfer learning & Fine-tuning.
  6. Обработка естественного языка (NLP).
  7. Сегментация и Детектирование объектов.
  8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning).
  9. What's next? Продвинутые нейронные сети.
  • Формат
    В группе с наставником
    Видеоуроки
    Обучение в ЛК на сайте автора
  • Продолжительность
    10 недель
  • Уровень сложности
    Для опытных
  • Когда вы будете учиться
    Строго по расписанию
  • Домашние задания
    ЕстьС проверкой
  • Документ об обучении
    Сертификат Успешное прохождение обучения
  • Обязательное выполнение итоговой работы
  • Сопровождение
    Куратором
  • Техническая поддержка
    В рабочее времяЧат на сайтеЭлектронная почта
  • Перспективы после обучения
    Трудоустройство
  • Срок доступа к материалам
    Бессрочный
  • Что понадобится для обучения
    Вы сможете пройти этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python.
  1. Нажмите на кнопку
    Узнать подробнее
  2. Вы перейдете на детальную страницу курса Школы. Внимательно прочитайте представленную на ней информацию.
  3. Следуя указаниям, оформите заказ на курс.
  4. Обязательно укажите актуальный e-mail. На него придет вся информация, в частности, по доступу к курсу.
  5. Если вы еще не готовы к покупке курса, то советуем для начала освоить бесплатный материал Школы.

Если инструкция вам не помогла, пожалуйста напишите нам на почту info@info-hit.ru, мы оперативно поможем вам получить необходимую информацию.

Отзывы о курсе

Пока никто не оставил отзывов. Чтобы оставить отзыв перейдите на полную версию страницы.

Другие курсы автора