![Обложка курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток» на Stepik](https://cdn.stepik.net/media/cache/images/courses/135003/cover_2zXJL9O/db54e2933429a4cc0c45c3035311ac6f.jpg "[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток — рейтинг 4.8, 7 042 учеников")
![Количество учеников на курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток»](/static/images/icons/study.png){kind=icon}
![Сертификаты, выданные на курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток»](/static/images/icons/certificate.png){kind=icon}
![Отзывы о курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток»](/static/images/icons/rewiew.png){kind=icon}
![Рейтинг курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток»](/static/images/icons/star.png){kind=icon}
![Уроки в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток»](/static/images/icons/text.png){kind=icon}
![Тесты в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток»](/static/images/icons/quiz.png){kind=icon}
![Задачи с кодом в курсе «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток»](/static/images/icons/code.png){kind=icon}
![Время прохождения курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток»](/static/images/icons/time_clock.png){kind=icon}
![Обновления курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток»](/static/images/icons/last_update.png){kind=icon}
![Дата публикации курса «[АРХИВ] Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток»](/static/images/icons/date_publ.png){kind=icon}
Так и не выдали диплом, жду с 2023 года.
Хорошая база для старта
Ноутбуки классно сделаны
Очень качественная подача материала с соответствующей практикой.
Данный курс безусловно является лучшим из бесплатных курсов по глубокому обучению доступных на русском языке. Достоинством и одновременно недостатком курса является ориентированность на решение практических задач при минимуме теории и математики. Так как этот курс бесплатный, то считать недостатком мелкие помарки в практических занятиях и блокнотах к ним, а также задержки с проверкой преподавателями работ обучающихся было бы «жлобством». Так же считаю, что использование механизма проверки “peer review” безусловным недостатком, но еще раз этот курс бесплатный. Из преподавателей особо можно отметить Радослава Нейчева, грамотно, четко и математически корректно преподносит материал. Еще раз спасибо авторам курса.