Образовал

Deep Learning

Сложность
Сложность
Продвинутый
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Содействие
Сертификат
Сертификат
Да
Стоимость курса
нет данных
нет рассрочки

Повторим с вами необходимые области математики: теорию информации, теорию вероятности, линейную алгебру и основы анализа.
Изучим основные библиотеки и фреймворки для машинного обучения работы с нейронными сетями: от NumPy до TensorFlow.
Решим классические задачи глубокого обучения по всем основным направлениям: "Компьютерное зрение", "Обработка естественных языков", "Обучение с подкреплением", "Генеративные сети".

После прохождения курса вы:
Сможете пройти собеседование на должность Junior Deep Learning Engineer;
Научитесь решать задачи машинного обучения с помощью нейронных сетей, такие как: генерация рукописных цифр, самообучающийся бот для игры в крестики-нолики, классификация изображений и т. д.;
Будете знать теорию, необходимую для прохождения продвинутых курсов. Карта курсов направления Data Science в OTUS
Научитесь работать с нейронными сетями с использованием фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras
Изучите теорию и практику по таким важным направлениям Deep Learning, как Computer Vision, NLP, обучение с подкреплением

Самый современный материал про глубокое обучение
Программа подготовлена признанным экспертом по глубокому обучению

Что вы получите после обучения
Приобретаемые навыки
2
CV
3
NLP
4
Keras
5
Metric Learning
6
AutoML
7
Q-Learning
8
GANs
9
Графы
10
RNN
11
Transformers
12
NumPy
13
PyTorch
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Вас будут обучать
Эксперт по компьютерному зрению и глубокому обучению, дипломированный инженер-программист и кандидат физ-мат наук.С 2012 по 2017 занимался распознаванием лиц в компании WalletOne, чьи решения поставлялись для бизнеса в странах Южной...
Эксперт по компьютерному зрению и глубокому обучению, дипломированный инженер-программист и кандидат физ-мат наук.С 2012 по 2017 занимался распознаванием лиц в компании WalletOne, чьи решения поставлялись для бизнеса в странах Южной Африки и Европы. Участвовал в стартапе Mirror-AI, где руководил командой компьютерного зрения. В 2017 стартап прошел Y-combinator и получили инвестиции для создания приложения в котором пользователь может реконструировать свой аватар по селфи. В 2019 участвовал в британском стартапе Kazendi Ltd., в проекте HoloPortation. Цель проекта - реконструкция 3D-аватаров для очков дополненной реальности HoloLens. C 2020 руководит командой компьютерного зрения в американском стартапе Boost Inc., который занимается видеоаналитикой в баскетболе для NCAA. Руководитель программы
Закончил физический факультет МГУ им. Ломоносова (степень магистра по ядерной физике)В data science решал и решаю задачи в самых разных сферах: от классического машинного обучения до computer vision и nlp....
Закончил физический факультет МГУ им. Ломоносова (степень магистра по ядерной физике)В data science решал и решаю задачи в самых разных сферах: от классического машинного обучения до computer vision и nlp. Люблю участвовать в разнообразных хакатонах, соревнованиях на Kaggle. Преподаватель
Окончила магистратуру по количественным финансам в НИУ-ВШЭ. С университета интересуется задачами машинного и глубоко обучения. Успела поработать над различными проектами: разрабатывала пайплайн для детекции и распознавания картин; интегрировала модуль распознавания...
Окончила магистратуру по количественным финансам в НИУ-ВШЭ. С университета интересуется задачами машинного и глубоко обучения. Успела поработать над различными проектами: разрабатывала пайплайн для детекции и распознавания картин; интегрировала модуль распознавания в прототип автоматического сортировщика мусора с помощью ROS; собирала пайплайн распознавания видео и многие другие.
Владельцы курса

Otus.ru - высокотехнологический стартап в области образования. Наша миссия - делать образование осмысленным, реализуя связь между работодателями, специалистами и преподавателями. Приходите к нам учиться!

OTUS сегодня – это более 80 авторских курсов для IT-специалистов из разных направлений таких как программирование, тестирование, инфраструктура, информационная безопасность, управление и Data Science. И что важно, у нас есть программы для разных уровней подготовки от новичков до профессионалов, которые хотят освоить продвинутые навыки.
Наша миссия — делать обучение осмысленным, реализуя взаимосвязь между ожиданиями работодателей, компетенциями специалистов и возможностями преподавателей.

Программа курса

Пререквизиты
  -Тема 1.Обзорное занятие
  -Тема 2.Градиентный спуск. Математика
  -Тема 3.Градиентный спуск. Вывод
  -Тема 4.Numpy
  -Тема 5.PyTorch
  -Тема 6.TensorFlow
  -Тема 7.Распределения и информация

Нейронные сети
  -Тема 8.Взрыв и затухание градиентов
  -Тема 9.Логрегрессия на pytorch
  -Тема 10.Линейная регрессия на TensorFlow
  -Тема 11.Переобучение и регуляризация
  -Тема 12.Автокодирование
  -Тема 13.Вариационный автокодировщик
  -Тема 14.AutoML

Глубокое обучение
  -Тема 15.Сверточные сети. Классифицируем MNIST
  -Тема 16.Сверточные сети, fine-tunning
  -Тема 17.Методы оптимизации сетей: prunning, mixint, quantization
  -Тема 18.Обучение с подкреплением. Q-learning для TicTacToe
  -Тема 19.Generative Adversarial Networks (GANs)
  -Тема 20.Рекуррентные сети
  -Тема 21.Transformers
  -Тема 22.Графовые модели

Проектный модуль
  -Тема 23.Выбор темы и организация проектной работы
  -Тема 24.Консультация по проектам и домашним заданиям
  -Тема 25.Защита проектных работ

Рейтинг
4.4
рейтинг
0
0
0
0
0
обновлено 28.09.2022 12:10
Deep Learning
Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями