Курс на Stepik
Обложка курса «Deep Learning (семестр 3, весна 2026)» на Stepik
Бесплатно

Deep Learning (семестр 3, весна 2026) 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Этот курс посвящен изучению фундаментальных моделей в CV и NLP.  Курс состоит из лекций, семинаров и домашних заданий. В течение курса вам предстоит много практики, а в конце — самостоятельный итоговый проект. Преподаватели школы — ведущие специалисты российских и зарубежных IT-компаний и научные сотрудники исследовательских компаний.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Deep Learning (семестр 3, весна 2026)»Учеников на курсе 1 174
Сертификаты, выданные на курсе «Deep Learning (семестр 3, весна 2026)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Deep Learning (семестр 3, весна 2026)»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Deep Learning (семестр 3, весна 2026)»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Deep Learning (семестр 3, весна 2026)»Количество уроков 17
Тесты в курсе «Deep Learning (семестр 3, весна 2026)»Количество квизов 10
Время прохождения курса «Deep Learning (семестр 3, весна 2026)»Время прохождения курса
Обновления курса «Deep Learning (семестр 3, весна 2026)»Обновления курса
Дата публикации курса «Deep Learning (семестр 3, весна 2026)»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Deep Learning (семестр 3, весна 2026)»Последнее обновление
Сложность normal

Чему вы научитесь

Этот курс посвящен изучению фундаментальных моделей в CV и NLP. 

Курс состоит из трех частей.  В первой части вы познакомитесь с архитектурой Vision Transformer и разными ее вариациями. Узнаете, как использовать различные self-supervised подходы для обучения моделей, разберёте модели CLIP и DINO.

Второй блок будет посвящен работе с Vision Language Models (&)

В третьем блоке вы узнаете про основные подходы в генерации изображений и текста, познакомитесь с диффузионными моделями и flow-matching подходами для генерации. Также разберётесь с диффузионными моделями в непрерывном пространстве, сформулируете и выведете уравнения непрерывности и Фоккера-Планка, которые описывают, как меняется плотность распределения ОДУ/СДУ с течением времени. 

Вы также познакомитесь с тем, как развивались фундаментальные модели, и что сейчас является SOTA в генерации картинок.
 

Ссылки:

Форма регистрации на курс. Необходимо заполнить для получения диплома.

*Deep Learning School – учебная организация на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики Московского физико-технического института.

О курсе

Этот курс посвящен изучению фундаментальных моделей в CV и NLP.  Курс состоит из лекций, семинаров и домашних заданий. В течение курса вам предстоит много практики, а в конце — самостоятельный итоговый проект. Преподаватели школы — ведущие специалисты российских и зарубежных IT-компаний и научные сотрудники исследовательских компаний.

Преподаватели курса

Нагрузка

6-9 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям