Курс на Stepik
Обложка курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch» на Stepik
3 000₽ -17%
--:--:--
2 500

Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch 4.969

Открыть на
STEPIK.ORG

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.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch»Учеников на курсе 3 541
Сертификаты, выданные на курсе «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch»Сертификатов выдано 202
Отзывы о курсе «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch»Отзывов получено 32
Рейтинг курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch»Рейтинг курса 4.969
Уроки в курсе «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch»Количество уроков 53
Тесты в курсе «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch»Количество квизов 292
Задачи с кодом в курсе «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch»Количество задач с кодом 193
Время прохождения курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch»Время прохождения курса
Стоимость курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch»Стоимость курса 3 000 ₽
Обновления курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch»Обновления курса
Дата публикации курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch»Последнее обновление
Сложность normal
4.969
из 5
32 отзыва
★★★★★
31
★★★★
1
★★★
0
★★
0
0
Артём Алехин
Артём Алехин
1 неделю назад

Курс хороший для ознакомления с нейронками, дает навыки того, как использовать функционал torch. Для первого знакомства - очень хорошо. Были и минусы. Некоторые задания в курсе видел как бессмысленные, нет ничего о трансформерах. Ещё один минус, который скорее относится к Stepik: в курсе используется очень старая версия PyTorch. Из-за этого приходится не пользоваться современными возможностями библиотеки, а искать способы реализовать нужные вещи через старый функционал.

Кирилл Озеров
Кирилл Озеров
1 неделю назад

Логическое продолжение первой части, и тут намного больше практики по сравнению с предыдущей частью. Задачи на разные типы нейронных сетей, и всё понятно объяснено Курс классный, рекомендую

Nam Anh Nguyen Vu
Nam Anh Nguyen Vu
2 месяца назад

Понравилось абсолютно все, проходил с удовольствием. Спасибо автору за прекрасный и насыщенный курс, и хотелось бы дальнейщее ее развитие новыми материалами на фоне растущей технологии и открытии в данной сфере

Артем Фокин
Артем Фокин
4 месяца назад

Великолепный курс, который дает с головой погрузиться в мир нейронных сетей, понять их предназначение и устройство внутри, также нельзя не упомянуть подачу материала, Сергей Балакирев отлично объясняет сложные вещи понятным языком. Если вы желаете окунуться в эту область, то этот курс станет для вас отличным проводником в этом путешествии!

Станислав Потанин
Станислав Потанин
5 месяцев назад

Курс уникальный. Классический университетский курс, как правило, даёт новый материал и позволяет проконтролировать усвоение через задачи. Здесь же я почувствовал себя в хорошей спортивной команде, где тренер многократно заставляет прокачивать нужные скилы, очень грамотно комбинируя лёгкие и очень сложные тренировки. Курс и очень большой и очень сложный. Но форма его организации буквально подхватывает тебя и уверенно двигает к цели. Сергей - отличный тренер и его мастерство растёт от курса к курсу.

Захар Кузнецов
Захар Кузнецов
6 месяцев назад

Прохожу уже второй курс от Сергея и не могу не отметить его педагогический талант: все темы структурированы, формулировки четкие, задачи наглядные и оригинальные. Вся рутинная работа, связанная с использованием фреймворка pytorch, доведена до автоматизма, теория объяснена тоже супер доходчиво Замечания, которые, как говорится, не умаляют достоинств проделанной работы: современный локомотив глубокого обучения - это LLM, хотелось бы, чтобы курс затронул архитектуру трансформеров. А также современные подходы к CV и RL. Но кто знает, вдруг планируется третья часть :)