Зверніть увагу: Цей курс представлений у форматі відеозаписів лекцій без зворотного зв’язку та участі викладача. Ви отримуєте повний доступ до всіх матеріалів одразу після оплати. Мова викладання — російська. Незабаром буде українська версія курсу.
Пориньте у світ глибокого навчання з Python!
Нейронні мережі — це рушійна сила сучасного штучного інтелекту, що лежить в основі автопілотів, голосових помічників та систем розпізнавання облич. Цей курс є вашим провідником у світ Deep Learning, пропонуючи найсучасніші знання та практичні навички для роботи з найпотужнішими інструментами галузі.
Від теорії до передових архітектур
Курс побудований таким чином, щоб послідовно провести вас від математичних основ (градієнтний спуск, метод зворотного поширення помилки) до реалізації складних нейромережевих архітектур. Ви не просто вивчите теорію, а й навчитеся застосовувати її на практиці за допомогою популярних фреймворків PyTorch, Keras і Tensorflow. Ми розберемо класичні та сучасні підходи до вирішення завдань у ключових галузях Deep Learning.
Основні напрямки, які ви освоїте:
- Основи Deep Learning: Розберетеся з механізмами навчання нейронних мереж, методами регуляризації та оптимізації.
- Комп’ютерний зір (Computer Vision): Навчитеся працювати зі згортковими мережами (CNN) для завдань класифікації, детекції та сегментації зображень.
- Обробка природної мови (NLP): Освоїте рекурентні мережі (RNN), механізми уваги та трансформери для генерації та аналізу тексту.
- Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning): Зрозумієте принципи навчання агентів для прийняття рішень у динамічному середовищі.
- Генеративні моделі: Познайомитеся з генеративно-змагальними мережами (GANs) та автокодувальниками для створення нового контенту.
Цей курс дасть вам фундаментальні знання та практичний досвід для вирішення найактуальніших завдань у галузі штучного інтелекту.
? Детальна програма курсу (4 модулі)
Модуль 1: Перші кроки
Теорія: стохастичний градієнтний спуск, метод зворотного поширення помилки. Практика: створення перших нейронних мереж на PyTorch та Tensorflow, методи боротьби з перенавчанням.
Модуль 2: Основні архітектури
Вивчення ключових архітектур: автокодувальники, згорткові (CNN) та рекурентні (RNN) мережі. Практичні заняття з Transfer Learning, генерації тексту та основ навчання з підкріпленням.
Модуль 3: Сучасні підходи в CV та NLP
Просунуті архітектури: ResNet, Attention, Transformers. Вирішення завдань детекції та сегментації об’єктів. Metric-learning та навчання в умовах недостатньої розмітки.
Модуль 4: Нейронні мережі для слабоформалізованих завдань
Генеративні моделі: GANs та варіаційні автокодувальники. Глибоке навчання з підкріпленням. Робота з графовими даними.


Ви економите:
Покваптеся! Закінчується через 
9 заказов за последние 7 дней.
Максим Підтверджений клієнт –
Дуже глибокий курс, точно не для новачків. Потрібна хороша математична база. Але якщо вона є – курс просто скарб. Transfer Learning – це магія!
Олег Підтверджений клієнт –
Я розробник, і цей курс допоміг мені зрозуміти, як застосовувати нейронні мережі на практиці. Генеративні змагальні мережі – це просто вибух мозку!
Анастасія Підтверджений клієнт –
Для тих, хто хоче стати Data Scientist, – це обов’язково до вивчення. Дуже багато про Computer Vision і NLP. Це найгарячіші теми зараз.