Чему вы научитесь
- Изучите работу полносвязных нейронных сетей.
- Познакомитесь с фреймворком PyTorch для проектирования и обучения нейросетевых моделей.
- Увидите, каким образом происходит обучение нейронных сетей с помощью алгоритма Back Propagation.
- Научитесь работать с набором обучающих данных, представленных в разных форматах.
- Рассмотрите важные аспекты, связанные с переобучением моделей и способами борьбы с ним: L2-регуляризация, Dropout, Batch Normalization.
- Узнаете, как работают сверточные нейронные сети.
- Познакомитесь с известными архитектурами сверточных сетей: VGG, ResNet, U-Net.
- Изучите принцип работы рекуррентных нейронных сетей.
- Узнаете о LSTM и GRU блоках.
- Изучите и научитесь применять Embedding при прогнозировании слов в предложениях.
- Получите представление о принципах работы автоэнкодеров и генеративных сетей.
- Познакомитесь с механизмом внимания и архитектурой трансформер.
О курсе
Нейронные сети - самое популярное, трендовое направление в области искусственного интеллекта. Они уже стали частью нашей повседневной жизни, от распознавания образов и управления транспортом до генерации текстов, музыки, изображений, создания deep fake'ов. Этот курс позволит заглянуть вам "за кулисы" мира нейросетей и понять основные, базовые принципы их работы.
Для кого этот курс
Для всех желающих окунуться в мир нейронных сетей.
Начальные требования
Уверенные знания школьной математики, линейной алгебры, дифференцирование матриц и векторов, теории вероятностей и математической статистики (основы).
Знание языка программирования Python: https://stepik.org/course/100707/
Базовые знания первой части курса по ML: https://stepik.org/course/209247/
Преподаватели курса
201 483
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 248 учеников получили сертификат.