Курс на Stepik
Обложка курса «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена» на Stepik
1 000 ₽

Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Погрузитесь в курс-квест «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена». Пройдите увлекательные практические задания, создайте кастомные модели, разберитесь в современных архитектурах, оптимизируйте обучение и деплойте модели в продакшен. Каждый модуль — это мини-квест с финальной миссией для настоящего ML-инженера.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Учеников на курсе 4
Сертификаты, выданные на курсе «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Сертификатов выдано 3
Отзывы о курсе «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Количество уроков 63
Тесты в курсе «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Количество квизов 1045
Стоимость курса «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Стоимость курса 1 000 ₽ —
Обновления курса «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена» 15 разделов Уроки в курсе «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена» 63 урока Тесты в курсе «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена» 1045 тестов Последнее обновление курса «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена» обн. 1 год назад

1. 🚀 Перезагрузка: глубокое обучение 2.0

5 уроков
Открытый
1.1 🧠 Основы кастомных моделей ↗
11
2
-
0
Открытый
1.2 🧱 Архитектуры 2020–2025: что изменилось ↗
6
2
-
0
Закрытый
1.3 🔁 Тренировочные циклы: от простого к функциональному ↗
1
1
-
0
Закрытый
1.4 📋 Чек-лист инженера ↗
1
1
-
0
Закрытый
1.5 🛠️ Настройка среды: Docker, Conda, Jupyter ↗
1
1
-
0

2. 🧱 Строим своё ядро

5 уроков
Открытый
2.1 ⚙️ Низкоуровневое API PyTorch и TensorFlow ↗
7
2
-
0
Закрытый
2.2 🔄 Forward-pass вручную ↗
1
1
-
0
Закрытый
2.3 🧮 Расчёт градиентов руками ↗
1
1
-
0
Закрытый
2.4 🎯 Квест: реализуй MLP без .Sequential ↗
1
1
-
0
Закрытый
2.5 🧩 Реализация активации и нормализации с нуля ↗
1
1
-
0

3. 🔭 Погружение в сложные архитектуры

5 уроков
Открытый
3.1 📊 Сравнение архитектур ↗
5
2
-
0
Закрытый
3.2 🔗 Как работает skip connection ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.3 🧩 Трюки и паттерны проектирования ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.4 🎯 Квест: модифицируй ResNet под свою задачу ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.5 📐 Архитектуры ViT, DeiT, Swin Transformer ↗
1
1
-
0

4. 🎯 Функции потерь — сердце обучения

4 урока
Закрытый
4.1 🔥 Focal, Dice, Triplet, Contrastive ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.2 🛠️ Кастомные losses с регуляризацией ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.3 🎯 Квест: реализуй loss для детекции ошибок ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.4 📊 Метрики: Precision, Recall, F1, AUC ↗
1
1
-
0

5. ⚖️ Балансировка и регуляризация

4 урока
Закрытый
5.1 🌫️ Dropout, Label smoothing, Data augmentation ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.2 🔀 CutMix, MixUp, AugMix ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.3 🎯 Квест: победи переобучение на tiny-dataset ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.4 🧪 Регуляризация через L1, L2 и раннюю остановку ↗
1
1
-
0

6. 🧠 Обучение — как искусство

4 урока
Закрытый
6.1 ⚙️ AdamW, Lookahead, Lion ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.2 🔧 Gradient Clipping и Accumulation ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.3 🎯 Квест: стабилизируй обучение нестабильной модели ↗
1
1
-
0
Закрытый
6.4 ⏱️ Scheduler’ы: StepLR, CosineAnnealing, OneCycle ↗
1
1
-
0

7. 🌐 Распараллеливание и AMP

4 урока
Закрытый
7.1 ⚡ AMP и mixed precision ↗
1
0
-
0
Закрытый
7.2 🧩 Multi-GPU и distributed training ↗
1
1
-
0
Закрытый
7.3 🎯 Квест: настрой обучение на 2xGPU с минимальным VRAM ↗
1
1
-
0
Закрытый
7.4 🌍 Работа с TPU и облачными платформами ↗
1
1
-
0

8. 🔍 Внутренности модели

4 урока
Закрытый
8.1 🔬 Grad-CAM, attention map, активации ↗
1
1
-
0
Закрытый
8.2 🐞 Debugging в PyTorch и TensorBoard ↗
1
0
-
0
Закрытый
8.3 🎯 Квест: найди, где "захлебнулась" сеть ↗
1
1
-
0
Закрытый
8.4 📈 Анализ градиентов и визуализация потерь ↗
1
1
-
0

9. ⚙️ Автоматизация и гиперпараметры

4 урока
Закрытый
9.1 🎯 Optuna, Weights&Biases ↗
1
1
-
0
Закрытый
9.2 🔁 Reproducibility: seed, init, save ↗
1
1
-
0
Закрытый
9.3 🧩 Квест: сделай автотюнинг loss и lr ↗
1
1
-
0
Закрытый
9.4 📦 Создание кастомных callback-ов ↗
1
1
-
0

10. 🧰 Подготовка к продакшену

4 урока
Закрытый
10.1 🧪 TorchScript, ONNX, TFLite ↗
1
1
-
0
Закрытый
10.2 🌐 FastAPI, Flask и обёртки ↗
1
1
-
0
Закрытый
10.3 🎯 Квест: оберни модель и замерь latency ↗
1
1
-
0
Закрытый
10.4 🔄 CI/CD с GitHub Actions и Jenkins ↗
1
1
-
0

11. 🔒 Защита и оптимизация на проде

4 урока
Закрытый
11.1 🛡️ Защита от adversarial-атак ↗
1
1
-
0
Закрытый
11.2 📉 Квантование и pruning ↗
1
1
-
0
Закрытый
11.3 🎯 Квест: сожми модель на 70% без потерь ↗
1
1
-
0
Закрытый
11.4 🔧 Оптимизация latency и throughput ↗
1
1
-
0

12. 🔬 Интерпретируемость и объяснимость

4 урока
Закрытый
12.1 🧠 SHAP и LIME для нейросетей ↗
1
1
-
0
Закрытый
12.2 📊 Feature importance и визуализация ↗
1
1
-
0
Закрытый
12.3 🎯 Квест: реализуй interpretability pipeline ↗
1
1
-
0
Закрытый
12.4 🔎 Анализ ошибок и отладка сложных примеров ↗
1
1
-
0

13. 📊 Обработка и генерация данных

4 урока
Закрытый
13.1 🔄 Аугментация текста, изображений и аудио ↗
1
1
-
0
Закрытый
13.2 ⚙️ Генерация синтетических данных и GAN ↗
1
1
-
0
Закрытый
13.3 🎯 Квест: создай генератор данных для обучения ↗
1
1
-
0
Закрытый
13.4 🧹 Очистка и балансировка датасетов ↗
1
1
-
0

14. 🧬 Современные методы transfer learning

4 урока
Закрытый
14.1 🚀 Fine-tuning и LoRA ↗
1
1
-
0
Закрытый
14.2 📚 Обучение с учителем и без учителя ↗
1
1
-
0
Закрытый
14.3 🎯 Квест: адаптируй модель под новую задачу ↗
1
0
-
0
Закрытый
14.4 🧩 Few-shot и zero-shot learning ↗
1
1
-
0

15. 🎓 Финальный проект: твоя модель

4 урока
Закрытый
15.1 📋 Выбор задачи и постановка цели ↗
1
0
-
0
Закрытый
15.2 ⚙️ Код, конфиги, метрики, деплой ↗
1
1
-
0
Закрытый
15.3 🎯 Презентация результата + peer review ↗
1
1
-
0
Закрытый
15.4 🏆 Получение статуса "ML Architect Pro" ↗
1
1
-
0