Курс на Stepik
Обложка курса «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow» на Stepik
3 490 ₽

Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow 4.917

Открыть на
STEPIK.ORG

🔥 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.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Учеников на курсе 43
Сертификаты, выданные на курсе «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Отзывов получено 13
Рейтинг курса «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Рейтинг курса 4.917
Курсы в пакете «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Курсов в пакете 3
Уроки в курсе «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Количество уроков 96
Тесты в курсе «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Количество квизов 212
Задачи с кодом в курсе «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Количество задач с кодом 26
Время прохождения курса «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Время прохождения курса
Стоимость курса «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Стоимость курса 3 490 ₽
Обновления курса «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Обновления курса
Дата публикации курса «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow»Последнее обновление
Сложность easy
4.917
из 5
13 отзывов
★★★★★
10
★★★★
3
★★★
0
★★
0
0
Александр Полагуто
Александр Полагуто
2 месяца назад

Курс понравился, в нем есть много полезной информации для новичка, из курса можно узнать всю поверхностную базу и какие-то основы для дальнейшего изучения и понимания более сложных вещей. Все описано достаточно просто и понятно (но в парочке моментов придется погуглить инфу) Из улучшений-я бы к некоторым определениям давал чуть больше информации для уточнения (например, когда говорилось про тензоры) и добавил бы побольше вопросов в тестировании после материала Своих денег точно стоит, лайк

Рыжиков Александр
Рыжиков Александр
3 месяца назад

Хороший курс. Задаёт основу для понимая концепции deep learning. Это как получить скелет и затем наращивать на нем мышцы: статьями habr, доп курсами, самостоятельной работой. Если вам нужно прояснить основные базовые знания по нейронным сетям + сформировать комплексный взгляд вам сюда.

Алексей Питьев
Алексей Питьев
9 месяцев назад

Хороший курс, чтобы разобраться в в области на начальном уровне, стал гораздо лучше понимать терминологию и логику нейронных сетей. То что мне нужно было. Ставлю 4 за очень слабую практическую часть - вычислительных заданий почти нет, на код - совсем отсутствуют, тесты очень простые, для платного курса этого недостаточно.

Никита Бодак
Никита Бодак
9 месяцев назад

Интересно было узнать что-то про глубокое обучение в отрыве от машинного обучения, и кажется курс оказался более чем хорошим и познавательным) Особенно хочется отметить разбор базовых вещей, того из чего строится нейросеть и понимание, зачем нужна линейная алгебра с матрицами 🤔

Ответ
автора
Хакадемия 🧐
Хакадемия 🧐
1 год назад

Спасибо за отзыв!

Корнелиус Вандербильт
Корнелиус Вандербильт
1 год назад

Полноценный курс по пайторч. Без знания теории нейронок будет тяжко, но если хочется от теории прыгнуть к практике (написанию кода) - рекомендую.) Раньше только с тензорфлоу работал, полезно было узнать другой подход