О программе
Машинное обучение — одна из самых быстрорастущих областей знаний. Инвестиции в машинное обучение вырастут в 5#nbspраз в течение ближайших 3#nbspлет. И Deep Learning — это передовая данной индустрии. Вы сможете пройти этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем. Курс познакомит вас с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.
Варианты обучения
Кому подойдет программа
Курс предназначен для людей, которые решили углубить свои знания в области Data Science.
Преимущества обучения
Программа обучения
Модуль 1. Введение в искусственные нейронные сети
Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python.
Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
Создаем модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras.
Модуль 3. Сверточные нейронные сети
Распознаем изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети.
Модуль 4. Оптимизация нейронной сети
Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля.
Модуль 5. Transfer learning & Fine-tuning
Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений.
Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)
Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python.
Модуль 7. Сегментация и Детектирование объектов
Проектируем нейронную сеть для сегментации и обучаем нейросеть решать задачу детекции.
Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
Создаем агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма.
Модуль 9. What's next? Продвинутые нейронные сети
Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаем нейросеть GAN для генерации изображений.
Отзывы
Об этом учебном заведении пока никто не оставил отзыв. Станьте первым!
Оставить отзыв