Программирование глубоких нейронных сетей на Python

все курсы

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.

3.5

16 недель, от 6 до 7 часов в неделю

Тип обучения

Курс

Зач. единицы

Сертификат

1 800 ₽ для получения

Стоимость курса

бесплатно

нет рассрочки

В курсе «Программирование глубоких нейронных сетей на Python» рассматривается применение нейросетей для решения прикладных задач компьютерного зрения и анализа текстов. Вы узнаете, как устроена модель искусственного нейрона и нейронной сети, а также как обучать нейронную сеть решать задачи анализа данных. Будут рассмотрены популярные в настоящее время архитектуры нейронных сетей: сверточные, сети долго-краткосрочной памяти (LSTM) и управляемые рекуррентные блоки (GRU). Отличительная особенность курса – практическая направленность. Курс включает как изучение теоретических материалов, так и большое количество практических заданий на разработку программ обучения нейронных сетей. Программы мы будем писать на Python с использованием готовых библиотек TensorFlow и Keras. Вы обучите нейронные сети для распознавания моделей одежды, классификации объектов на изображениях, анализа тональности текстов, автоматической генерация текста. Вы научитесь использовать бесплатную облачную платформу Google Colaboratory для обучения нейронных сетей.

Вас будут обучать

Созыкин Андрей Владимирович

курсов

Кандидат технических наук Должность: Проректор УрФУ по развитию образовательной деятельности

Аксёнов Александр Сергеевич

курсов

Должность: аспирант кафедры Информационных технологий и систем управления ИРИТ-РТФ УрФУ

Кошелев Антон Александрович

курсов

Кандидат физико-математических наук Должность: доцент кафедры высокопроизводительных компьютерных технологий ИЕНиМ

Образовательная организация

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н.Ельцина

0 отзывов

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н.Ельцина - федеральный университет в Екатеринбурге, созданный на базе Уральского государственного технического университета — УПИ имени первого президента России Б. Н. Ельцина по указу президента РФ Д. А. Медведева № 1172 от 21 октября 2009 года.

Год образования: 1920
Студентов: 36 000
Иностранных студентов: более 4 300 из 101 страны мира
Преподавателей: 4 000
Выпускников: более 360 000
Образовательных программ: 334
Бюджетных мест: 7 504 на 2021 год

Миссия
Уральский федеральный университет создан в контексте реализации концепции долгосрочного развития Российской Федерации как один из глобальных лидеров образования и научно-инновационных разработок.

Миссия университета — повышение международной конкурентоспособности Уральского региона и обеспечение реиндустриализации, наращивание человеческого и научно-технического потенциала, сбалансированное обновление традиционных и развитие постиндустриальных отраслей экономики России, в первую очередь на территории Уральского федерального округа.

Стратегической целью создания университета является формирование в Уральском федеральном округе научно-образовательного и инновационного центра, ядром которого станет университет. Это обеспечит лидерство университета в области естественных, гуманитарных и технических наук, его вхождение в число ведущих мировых образовательных и интеллектуальных центров.

Открытое образование

3.7

31 отзыв

Новый элемент системы российского образования — открытые онлайн-курсы — cможет перезачесть любой университет. Мы делаем это реальной практикой, расширяя границы образования для каждого студента. Полный набор курсов от ведущих университетов. Мы ведём системную работу по созданию курсов для базовой части всех направлений подготовки, обеспечивая удобное и выгодное для любого университета встраивание курса в свои образовательные программы
«Открытое образование» – это образовательная платформа, предлагающая массовые онлайн-курсы ведущих российских вузов, которые объединили свои усилия, чтобы предоставить возможность каждому получить качественное высшее образование.

Любой пользователь может совершенно бесплатно и в любое время проходить курсы от ведущих университетов России, а студенты российских вузов смогут засчитать результаты обучения в своем университете.

Программа курса

Раздел 1. Основы программирования нейронных сетейТема 1.1. Введение в тематику искусственных нейронных сетейТема 1.2. Модель искусственного нейрона. Общее представление об искусственной нейронной сетиТема 1.3. Библиотеки для обучения нейронных сетейТема 1.4. Распознавание предметов одежды. Обзор набора данных и выбор архитектуры нейронной сетиТема 1.5. Распознавание предметов одежды. Построение архитектуры нейронной сети и ее обучениеТема 1.6. Анализ качества обучения нейронной сети

Раздел 2. Обучение искусственной нейронной сетиТема 2.1. Обучение искусственного нейронаТема 2.2. Обучение искусственной нейронной сети. Метод обратного распространения ошибки

Раздел 3. Нейронные сети для анализа табличных данныхТема 3.1. Применение нейронных сетей для решения задачи регрессии

Раздел 4. Нейронные сети для задачи анализа изображенийТема 4.1. Сверточные нейронные сетиТема 4.2. Распознавание объектов на изображенииТема 4.3. Предварительно обученные нейронные сетиТема 4.4. Перенос обучения в нейронных сетях

Раздел 5. Нейронные сети для задачи анализа естественного языкаТема 5.1. Нейронные сети для задач обработки естественного языкаТема 5.2. Одномерные сверточные нейронные сетиТема 5.3. Рекуррентные нейронные сети для задач обработки естественного языка