Курс посвящен теоретическим и практическим основам работы с нейронными сетями. В курсе вы узнаете как устроены полносвязные, сверточные и рекуррентные нейронные сети, как они обучаются. Конечно, про трансформеры и attention mechanism вы тоже узнаете! Также вы познакомитесь с фреймворком PyTorch и напишете на нем свои первые нейронные сети. Чему вы научитесь: Вы поймете зачем нужны нейронные сети Как устроены и обучаются полносвязные, сверточные и рекуррентные нейронные сети Узнаете о различных фреймворках для работы с нейронными сетями и научитесь использовать PyTorch для создания и обучения сетей Узнаете как работают трансформеры и причем здесь механизм внимания Подготовитесь отвечать на вопросы с собеседований на позицию Data Scientist по пройденным темам О курсе: Цель курса: познакомить слушателей с основами области Deep Learning и дать им теоретическую и практическую базу для дальнейшнего изучения нейронных сетей. Курс состоит из нескольких уроков, в каждом из которых рассказывается необходимая теория, подкрепленная примерами из практики. Также в большинстве уроков есть домашнее задание для закрепления пройденного материала. В конце курса вас ждет модуль, в котором мы подготовим вас к ответам на вопросы с собеседований на позицию Data Scientist по темам курса. Важно! Курс находится в процессе наполнения, новый модуль выходит каждые две недели. Цена будет расти Для кого этот курс: Курс будет интересен слушателям, знакомым с областью машинного обучения и желающим начать фундаментально изучать глубинное обучение. Курс содержит необходимые знания для освоения следующих курсов, посвященных различным приложениям глубинного обучения ("Продвинутые методы глубинного обучения", "Генеративные модели" и другие). Программа курса: Организация курса Полносвязные нейронные сети Обучение нейронных сетей Введение в PyTorch Ускорение обучения и снижение переобучения Основы обработки естественного языка Основы компьютерного зрения Современное компьютерное зрение Рекуррентные нейронные сети Attention Трансформеры: теория Вопросы с собеседований Что вы получаете Наши преподаватели: Елена Кантонистова. Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД) Евгений Паточенко. Специалист по машинному обучению, преподаватель НИУ ВШЭ. Марк Блуменау. Исследователь в областях компьютерного зрения, физики Солнца и квантовых материалов. Преподаватель НИУ ВШЭ. Продажник: ↓ Скачать: ↓
Скачать Елена Кантонистова, Евгений Паточенко, Марк Блуменау, Stepik - Практический Deep Learning (2025) слив курса.
Текущее время: Сегодня 13:11
Часовой пояс: GMT + 4
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете голосовать в опросах Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям Вы не можете скачивать файлы
