Чему вы научитесь
Пишите нейросети на PyTorch с первого урока. Без воды, без формул — только код, практика и результат.
3 важных особенности курса:
- 🧮 Ноль формул — 100% кода.
Объясняю на аналогиях из жизни: как если бы вы учились водить, не изучая устройство двигателя.
- 💻 Практика в каждом уроке.
Не просто смотрите — пишете код руками. Большое количество практических упражнений позволит получить необходимую практику для проектирования и обучения нейронных сетей.
- 🤝 Личная поддержка автора.
Задаёте вопрос в комментариях — получаете разбор, а не ссылку на гугл. Как ментор, а не лектор.
"Если не знаешь - нужно лишь спросить, если не спросишь - никогда не узнаешь"
Чему вы научитесь:
🔹 Создавать и обучать модели с нуля
Напишете цикл обучения, подберёте гиперпараметры и получите точность, которую не стыдно показать в портфолио.
🔹 Готовить данные как профи
Превратите «сырые» изображения, тексты или таблицы в Dataset, который «понимает» нейросеть.
🔹 Собирать архитектуры как конструктор
От линейной сети до ResNet и U-Net: будете использовать готовые модули PyTorch, а не изобретать велосипед.
🔹 Сохранять, загружать модели
Научитесь экспортировать веса, до обучать модели на новых данных.
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
🎒 Что нужно знать перед стартом
💡 Спойлер: если вы читаете этот список и думаете «О боже, я ничего не помню» — не переживайте. В курсе есть мини-шпаргалки, а сложные моменты я разбираю «на пальцах». Главное — начать!
🐍 Python: база, без которой никуда
Вам будет комфортно, если вы:
- ✅ Уверенно работаете со списками, словарями и кортежами (создать, прочитать, изменить, пройтись циклом)
- ✅ Пишете функции и понимаете, зачем нужны аргументы и
return - ✅ Используете условия (
if/elif/else) и циклы (for/while) без гугления каждые 5 минут - ✅ Представляете, как устроен класс и зачем нужен
__init__
🔢 Numpy: ваш новый лучший друг для данных
Достаточно знать:
- ✅ Как создать массив (
np.array,np.zeros,np.arange) - ✅ Как изменить форму (
reshape,flatten) и выбрать данные (индексация, срезы) - ✅ Как выполнить простую математику: сложение, умножение, агрегации (
sum,mean,max)
🛠️ Инструменты: чтобы код запускался с первого раза
Минимальный набор:
- ✅ Установленный Python
- ✅ Jupyter Notebook — идеальная среда для экспериментов с нейросетями
💡 Почему я так подробно расписал требования?
Честно: чтобы вы не потратили время зря.
Нейросети — это не магия, а код. И если база шатается, вы будете бороться не с архитектурой модели, а с написанием кода.
Если вы знаете основы Python — курс станет для вас мощным трамплином.
А я помогу не свернуть с пути 💪
Преподаватели курса
3 508
Сертификат
Что вы получите
- ✅ Самостоятельно реализовать и обучить нейросеть
- ✅ Понимать, какую архитектуру выбрать под тип данных
- ✅ Говорить на одном языке с ML-инженерами