Курс на Stepik
Обложка курса «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club» на Stepik
Бесплатно

Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

В этом курсе вы узнаете как работают нейросети, погрузитесь в компьютерное зрение (CV) и обработку естественного языка (NLP), узнаете как работают современные LLM и агентные системы! Кроме того, в курсе много времени уделено практике, отработке полученных навыков.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club»Учеников на курсе 525
Сертификаты, выданные на курсе «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club»Количество уроков 23
Тесты в курсе «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club»Количество квизов 3
Время прохождения курса «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club»Время прохождения курса —
Обновления курса «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club» 13 разделов Уроки в курсе «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club» 23 урока Тесты в курсе «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club» 3 теста Время прохождения курса «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club» 0 ч. Последнее обновление курса «Введение в Deep Learning - AI Knowledge Club» обн. 1 год назад

1. Перед началом

4 урока
Закрытый
1.1 Приветствие! ↗
371
371
1м 54с
4
Закрытый
1.2 Какие знания нужны для начала курса ↗
250
250
1м 31с
3
Закрытый
1.3 Где будем писать код и сдавать домашки ↗
244
244
1м 35с
0
Закрытый
1.4 Полезные материалы при обучении ↗
230
230
0м 9с
1

2. Введение в нейронные сети

2 урока
Закрытый
2.1 Лекция "Введение в нейронные сети". Данила Малинин ↗
227
227
-
4
Закрытый
2.2 Семинар "Введение в нейронные сети". Даниил Сергеев ↗
177
177
-
2

3. Устройство полносвязных сетей, обучение MLP

2 урока
Закрытый
3.1 Лекция "Устройство полносвязных сетей". Даниил Душенев ↗
123
123
-
1
Закрытый
3.2 Семинар "Устройство полносвязных сетей". Назарий Карпов ↗
92
92
-
0

4. Домашнее задание 1. MLP

1 урок
Закрытый
4.1 Обучаем нашу первую нейросеть ↗
133
42
1м 43с
7

5. CV начало, сверточные сети

2 урока
Закрытый
5.1 Лекция "CV начало, сверточные сети". Рыжичкин Кирилл ↗
52
52
-
1
Закрытый
5.2 Семинар "CV начало, сверточные сети". Рыжичкин Кирилл ↗
41
41
-
0

6. Сегментация и детекция

2 урока
Закрытый
6.1 Лекция "Сегментация и детекция". Даниил Зиновьев ↗
33
33
-
0
Закрытый
6.2 Семинар "Сегментация и детекция". Душенев Даниил ↗
30
30
-
0

7. Домашнее задание 2. CV

1 урок
Закрытый
7.1 Решаем первые задачи в компьютерном зрении ↗
51
16
0м 19с
0

8. Введение в NLP

2 урока
Закрытый
8.1 Лекция "Введение в NLP". Александр Горин ↗
24
24
-
0
Закрытый
8.2 Семинар "Введение в NLP". Даниил Зиновьев ↗
21
21
-
0

9. Начало трансформеров

2 урока
Закрытый
9.1 Лекция "Начало трансформеров". Егор Гречин ↗
19
19
-
0
Закрытый
9.2 Семинар "Начало трансформеров". Даниил Сергеев ↗
16
16
-
0

10. Домашнее задание 3. NLP

1 урок
Закрытый
10.1 Теперь попробуем решать NLP задачи ↗
31
12
0м 11с
0

11. Large Language Models

1 урок
Закрытый
11.1 Лекция "Large Language Models". Андрей Лаптев ↗
18
18
-
0

12. Мультимодальные модели

1 урок
Закрытый
12.1 Лекция "Мультимодальные модели". Арсений Иванов ↗
12
12
-
0

13. Мультиагентные системы

2 урока
Закрытый
13.1 Лекция "Мультиагентные системы". Даниил Стрижаков ↗
14
14
-
0
Закрытый
13.2 Семинар "Мультиагентные системы". Данила Малинин ↗
12
12
-
0