Чему вы научитесь
Интенсивная практическая программа, объединяющая три курса:
-
Библиотека NumPy,
-
Нейронные сети,
-
Библиотека PyTorch.
Курсы выстроены как логическая ступенчатая траектория.
Сначала крепкая база в работе с массивами и векторными вычислениями на NumPy, затем фундаментальные принципы построения и обучения нейронных сетей, и в завершение — практическая реализация и перенос моделей в PyTorch.
Ко всем курсам прилагаются практические упражнения, регулярная поддержка автора во время обучения и активное сообщество участников.
О курсе
От работы с массивами и математики до создания, обучения и отладки реальных нейросетей в PyTorch. Понятные объяснения и готовые навыки для первой работы в AI.
Для кого этот курс
Для разработчиков и аналитиков, которые хотят перейти от базовой работы с данными к публичным моделям машинного обучения.
Для студентов и специалистов, изучающих глубокое обучение и желающих получить практические навыки реализации моделей.
Для тех, кто знает основы Python, но хочет научиться эффективно работать с массивами, реализовывать архитектуры нейронных сетей и внедрять их в PyTorch.
Подходит как начинающим в DL (с базовыми математическими знаниями), так и практикам, желающим систематизировать навыки.
Начальные требования
- Уверенное знание Python: операторы, функции, списки/словари, понимание классов будет плюсом.
- Базовые знания в математике: векторы, матрицы, скалярное произведение и производные.
- Наличие компьютера с установленным Python.
- Рекомендуется установить: Numpy, PyTorch и Jupyter/VS Code для удобной практики.
3 500