Чему вы научитесь
- Понимать и объяснять архитектуру нейронных сетей, включая перцептроны и сверточные сети (CNN)
- Применять функции активации и выбирать подходящие для конкретных задач
- Разрабатывать модели нейронных сетей с использованием основных слоев и операций
- Реализовывать прямой проход и обратное распространение ошибки в нейросетях
- Настраивать и оптимизировать параметры обучения, включая выбор скорости обучения (learning rate) и оптимизаторов
- Применять методы борьбы с переобучением и недообучением, включая регуляризацию и аугментацию данных
- Обрабатывать и подготавливать данные, включая преобразование изображений и создание датасетов
- Строить и обучать сверточные нейронные сети с пониманием работы сверток, пулинга и padding
- Использовать техники transfer learning и fine-tuning для дообучения предобученных моделей
- Работать с фреймворком PyTorch: устанавливать, создавать тензоры, реализовывать нейронные сети и управлять обучением
- Организовывать загрузку и обработку данных с помощью DataLoader и Datasets
- Проводить валидацию моделей и анализировать результаты с помощью матриц ошибок и TensorBoard
- Запускать обучение на GPU для ускорения вычислений
- Сохранять и загружать обученные модели для дальнейшего использования и деплоя
- Работать с современными архитектурами, включая MobileNet, для мобильных и легковесных приложений
- Проводить тонкую настройку и дообучение моделей с целью повышения качества
- Автоматизировать и оптимизировать цикл обучения с помощью Run Builder и управления гиперпараметрами
- Понимать и применять основные принципы обработки изображений и аугментации для улучшения качества обучения
О курсе
🔥 Теория + практика: стань разработчиком Deep Learning. Курс охватывает полный цикл создания нейросетей — от фундаментальной теории до развёртывания продакшн-моделей на GPU с практикой на двух ведущих фреймворках: PyTorch и TensorFlow.
Для кого этот курс
Для начинающих разработчиков, инженеров по данным, аналитиков, ML-инженеров, исследователей, студентов и технических менеджеров, заинтересованных в практическом освоении глубокого обучения, современных архитектур, полного цикла разработки и эффективного взаимодействия в командах.
Начальные требования
-
Базовые знания Python (переменные, функции, классы, библиотеки).
-
Базовые представления о машинном обучении будут преимуществом, но не обязательны.
-
Готовность работать с командной строкой и устанавливать ПО (Python, PyTorch, TensorFlow).
-
Желание решать задачи и разбираться в алгоритмах с практическим подходом.
Преподаватели курса
1 859
Как проходит обучение
- Онлайн формат: Вы получаете доступ к урокам в удобное для вас время, что позволяет учиться в собственном темпе.
- Практические задания на написание кода
- Тесты: Для самопроверки предусмотрены тесты, которые позволят оценить ваше понимание теоретического материала.
- Автоматические проверки: Выполняя кодовые задания, вы сразу увидите результат работы и сможете проверить свои ответы.
Что вы получите
- Навыки и знания, востребованные работодателями в сфере глубокого обучения
- Возможность отработать теорию на реальных практических задачах
- Доступ к форуму решений и обмену опытом
- Поддержку наставников с оперативными ответами в течение дня
- Сертификат, подтверждающий успешное завершение курса
- Проекты для портфолио, демонстрирующие практические компетенции и готовность к работе