Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
Записанные лекции

Стоимость курса

бесплатно
нет рассрочки

Школа глубокого обучения (Deep Learning School) – учебная организация на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики Московского физико-технического института. Мы занимаемся разработкой курсов по искусственному интеллекту для школьников и студентов, интересующихся программированием и математикой. Занятия ведут преподаватели, выпускники и студенты ФПМИ МФТИ.

Цель этого курса – познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения и нейронных сетей в интерактивном формате. 
В течение курса вам будет предложено несколько практических заданий. Последним заданием является итоговый практический проект. 
По итогам курса будет выдан сертификат об окончании школы, дающий льготы при поступлении в бакалавриат и магистратуру ФПМИ МФТИ.

Базовый поток предназначен для тех, кто делает первые шаги в Data Science. Значительная часть курса отведена языку Python, библиотекам анализа данных и математике для Data Science
Во второй половине мы поговорим об общей теории нейронных сетей, а также о нейронных сетях в компьютерном зрении

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
1
NumPy
2
Pandas
5
Matplotlib
8
Линейные модели
9
Классификация изображений
10
Семантическая сегментация

Вас будут обучать

Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. 

Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале За нашими новостями можно следить здесь.

Наш канал в TG: https://t.me/deep_learning_school_news

Официальный сайт: https://www.dlschool.org Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt 

Образовательная организация

Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов.

Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки.

Наша цель — сделать образование открытым и удобным.

Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.

Платформа Stepik включает в себя конструктор бесплатных занятий и уроков. Создать интерактивный обучающий курс может любой зарегистрированный пользователь. При этом авторы обучающих материалов сохраняют авторские права. Сервис не имеет ограничений по числу обучающихся на курсе.

Stepik имеет обширные возможности по созданию онлайн-курсов, обучающих занятий и уроков с использованием текстов, видео, картинок, тестовых задач, в процессе выполнения которых можно вести обсуждения с остальными обучающимися, а также с преподавателем. Всего в Stepik присутствует 20 типов заданий, проверка которых может осуществляться как в автоматическом, так и в ручном режиме.

Большим преимуществом данной платформы является возможность встраивать созданные материалы на сторонние сайты, например, Moodle и Canvas.

Кроме того, Stepik может использоваться в качестве площадки для проведения разнообразных мероприятий, таких как олимпиады и конкурсы.

Интерфейс платформы полностью русскоязычный, достаточно дружественный и интуитивно понятный. Платформа полностью бесплатна.

За каждый пройденный курс в Stepik обучающийся получает сертификат о прохождении. Получение сертификата также бесплатно.

Программа курса

Организационная информация
1. О нас
2. Организационный вебинар

Введение в искусственный интеллект

Введение в язык Python

Домашнее задание. Основы Python

Линейная алгебра. Библиотеки Numpy и Matplotlib

Домашнее задание. Numpy и линейная алгебра

Библиотека Pandas

Домашнее задание. Библиотека Pandas

Производная, градиент и оптимизация

Домашнее задание. Градиентная оптимизация

Основы машинного обучения

Домашнее задание. Основы машинного обучения

Линейные модели

Домашнее задание. Линейные модели и методы оптимизации

Композиции алгоритмов и выбор модели

Домашнее задание. Решение ML-задачи и Kaggle

Введение в нейронные сети

Сверточные нейросети

Домашнее задание. Сверточные и полносвязные нейросети

Продвинутое обучение нейросетей

Классификация изображений

Домашнее задание. Классификация изображений

Семантическая сегментация

Домашнее задание. Семантическая сегментация

Итоговый проект

Модуль для апелляции

Рейтинг курса

4
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 10.03.2023 03:18
Deep Learning (семестр 1, осень 2021): базовый поток

Deep Learning (семестр 1, осень 2021): базовый поток

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями