Курс на Stepik
Обложка курса «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена» на Stepik
Бесплатно

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 39
Сертификаты, выданные на курсе «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Отзывов получено 2
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
Время прохождения курса «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена»Время прохождения курса —
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 Время прохождения курса «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена» 0 ч. Последнее обновление курса «Продвинутая разработка нейросетей: от ядра до продакшена» обн. 3 января 2026

🚀 Перезагрузка: глубокое обучение 2.0

5 уроков
1. 🧠 Основы кастомных моделей ↗
2. 🧱 Архитектуры 2020–2025: что изменилось ↗
3. 🔁 Тренировочные циклы: от простого к функциональному ↗
4. 📋 Чек-лист инженера ↗
5. 🛠️ Настройка среды: Docker, Conda, Jupyter ↗

🧱 Строим своё ядро

5 уроков
1. ⚙️ Низкоуровневое API PyTorch и TensorFlow ↗
2. 🔄 Forward-pass вручную ↗
3. 🧮 Расчёт градиентов руками ↗
4. 🎯 Квест: реализуй MLP без .Sequential ↗
5. 🧩 Реализация активации и нормализации с нуля ↗

🔭 Погружение в сложные архитектуры

5 уроков
1. 📊 Сравнение архитектур ↗
2. 🔗 Как работает skip connection ↗
3. 🧩 Трюки и паттерны проектирования ↗
4. 🎯 Квест: модифицируй ResNet под свою задачу ↗
5. 📐 Архитектуры ViT, DeiT, Swin Transformer ↗

🎯 Функции потерь — сердце обучения

4 урока
1. 🔥 Focal, Dice, Triplet, Contrastive ↗
2. 🛠️ Кастомные losses с регуляризацией ↗
3. 🎯 Квест: реализуй loss для детекции ошибок ↗
4. 📊 Метрики: Precision, Recall, F1, AUC ↗

⚖️ Балансировка и регуляризация

4 урока
1. 🌫️ Dropout, Label smoothing, Data augmentation ↗
2. 🔀 CutMix, MixUp, AugMix ↗
3. 🎯 Квест: победи переобучение на tiny-dataset ↗
4. 🧪 Регуляризация через L1, L2 и раннюю остановку ↗

🧠 Обучение — как искусство

4 урока
1. ⚙️ AdamW, Lookahead, Lion ↗
2. 🔧 Gradient Clipping и Accumulation ↗
3. 🎯 Квест: стабилизируй обучение нестабильной модели ↗
4. ⏱️ Scheduler’ы: StepLR, CosineAnnealing, OneCycle ↗

🌐 Распараллеливание и AMP

4 урока
1. ⚡ AMP и mixed precision ↗
2. 🧩 Multi-GPU и distributed training ↗
3. 🎯 Квест: настрой обучение на 2xGPU с минимальным VRAM ↗
4. 🌍 Работа с TPU и облачными платформами ↗

🔍 Внутренности модели

4 урока
1. 🔬 Grad-CAM, attention map, активации ↗
2. 🐞 Debugging в PyTorch и TensorBoard ↗
3. 🎯 Квест: найди, где "захлебнулась" сеть ↗
4. 📈 Анализ градиентов и визуализация потерь ↗

⚙️ Автоматизация и гиперпараметры

4 урока
1. 🎯 Optuna, Weights&Biases ↗
2. 🔁 Reproducibility: seed, init, save ↗
3. 🧩 Квест: сделай автотюнинг loss и lr ↗
4. 📦 Создание кастомных callback-ов ↗

🧰 Подготовка к продакшену

4 урока
1. 🧪 TorchScript, ONNX, TFLite ↗
2. 🌐 FastAPI, Flask и обёртки ↗
3. 🎯 Квест: оберни модель и замерь latency ↗
4. 🔄 CI/CD с GitHub Actions и Jenkins ↗

🔒 Защита и оптимизация на проде

4 урока
1. 🛡️ Защита от adversarial-атак ↗
2. 📉 Квантование и pruning ↗
3. 🎯 Квест: сожми модель на 70% без потерь ↗
4. 🔧 Оптимизация latency и throughput ↗

🔬 Интерпретируемость и объяснимость

4 урока
1. 🧠 SHAP и LIME для нейросетей ↗
2. 📊 Feature importance и визуализация ↗
3. 🎯 Квест: реализуй interpretability pipeline ↗
4. 🔎 Анализ ошибок и отладка сложных примеров ↗

📊 Обработка и генерация данных

4 урока
1. 🔄 Аугментация текста, изображений и аудио ↗
2. ⚙️ Генерация синтетических данных и GAN ↗
3. 🎯 Квест: создай генератор данных для обучения ↗
4. 🧹 Очистка и балансировка датасетов ↗

🧬 Современные методы transfer learning

4 урока
1. 🚀 Fine-tuning и LoRA ↗
2. 📚 Обучение с учителем и без учителя ↗
3. 🎯 Квест: адаптируй модель под новую задачу ↗
4. 🧩 Few-shot и zero-shot learning ↗

🎓 Финальный проект: твоя модель

4 урока
1. 📋 Выбор задачи и постановка цели ↗
2. ⚙️ Код, конфиги, метрики, деплой ↗
3. 🎯 Презентация результата + peer review ↗
4. 🏆 Получение статуса "ML Architect Pro" ↗