Вы изучите
- Компьютерное зрение
- Временные ряды
- Обработка текста
- Как решать основные типы задач
- Как проходить соревнования по DL
Мы не можем решить проблемы, используя тот же тип мышления, который мы использовали, когда их создавали.
Для кого?
- Все желающие освоить новую область
- Программисты
- Для тех кто хочет освоить нейросети
- Изучает машинное обучение
Как проходит обучение?
- Регистрируетесь
- Оплачиваете курс
- Изучаете материалы
Современная подача
Закрепление
Нет дедлайнов
Рейтинги
Достижения
Очки
Ёмкость
Внимание
Предусмотрены тестовые задания, вебинары. Все мероприятия проводятся дистанционно на данном портале. После прохождения выдается сертификат.
В интенсиве рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, регрессия. Изучаются методы их решения. Упор делается на понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов.
Вы изучите основы глубокого обучения, а также прикладные области применения. Кроме того, вы научитесь решать все основные типы задач глубокого обучения. Получите опыт работы с реальными данными и примете участие в соревнованиях Kaggle.
Онлайн-интенсив «Deep Learning c нуля» подходит не только для ученых, которые хотят повысить квалификацию, но и для тех, кто хочет подтянуть свои знания по нейросетям и научиться применять их в жизни.
Глубокое обучение
это разновидность машинного обучения на основе искусственных нейронных сетей. Процесс обучения называется глубоким, так как структура искусственных нейронных сетей состоит из нескольких входных, выходных и скрытых слоев.
Востребованность
Путь дата инженера:
Изучение материала
Смотрите лекции, выполняете задания и сдаете тесты.
Сертификация
После успешного прохождения тестов вам выдается сертификат
Зачем проходить этот курс?
Авторские методики
Курс спроектировал Владимир Киселев, аспирант кафедры “Информационная безопасность” МГТУ им. Н.Э. Баумана. В основе курса лежат не только актуальные научные знания и достижения, но и практическое применение усвоенного материала.
План
- История глубокого обучения
- Математические основы нейронных сетей
- Введение в Keras и Tensorflow
- Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия
- Основы машинного обучения
- Универсальные подходы к машинному обучению
- Работа с Keras: детальное изучение инструмента для работы с данными
- Введение в глубокое обучение для задач компьютерного зрения
- Передовые подходы глубокого обучение для задач компьютерного зрения
- Глубокое обучение для временных рядов
- Глубокое обучение для текстовых данных
- Генеративное глубокое обучение
- Лучшие практики из реального мира
- Ограничения глубокого обучения, обобщение в искусственном интеллекте
- ИТОГОВАЯ АТТЕСТАЦИЯ
Русский
العربية
Հայերեն
Azərbaycan dili
Беларуская мова
简体中文
Nederlands
English
Eesti
Suomi
Français
ქართული
Deutsch
Italiano
日本語
Қазақ тілі
한국어
Latviešu valoda
Português
Español
O‘zbekcha