Глубокое обучение и нейронные сети
Продвинутый курс по глубокому обучению, который познакомит вас с современными архитектурами нейронных сетей и их применением в реальных задачах. Вы освоите теоретические основы и практические навыки работы с deep learning фреймворками.
Курс охватывает все ключевые аспекты глубокого обучения: от базовых принципов работы нейронных сетей до продвинутых архитектур, таких как трансформеры и генеративные модели. Вы научитесь создавать, обучать и оптимизировать нейронные сети для различных задач.
Что вы изучите:
- Архитектуры нейронных сетей
- Сверточные нейронные сети (CNN)
- Рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM)
- Трансформеры и механизмы внимания
- Генеративные модели (GANs, VAE)
- Transfer Learning и Fine-tuning
- Оптимизация и регуляризация
- Работа с TensorFlow и PyTorch
О курсе
Этот продвинутый курс предназначен для специалистов, уже знакомых с основами машинного обучения и желающих углубиться в область глубокого обучения. Вы получите глубокие знания о современных архитектурах нейронных сетей и научитесь применять их для решения сложных задач.
Курс включает подробные лекции, практические занятия с кодом, домашние задания и несколько проектов, которые помогут вам освоить материал на практике. Вы будете работать с реальными датасетами и решать актуальные задачи из индустрии.
После завершения курса вы сможете самостоятельно разрабатывать и внедрять решения на основе глубокого обучения, оптимизировать модели для production и понимать последние достижения в области neural networks.
Программа курса
Модуль 1: Основы нейронных сетей
Перцептроны, многослойные сети, backpropagation
Модуль 2: Сверточные нейронные сети
CNN архитектуры, pooling, классификация изображений
Модуль 3: Рекуррентные сети
RNN, LSTM, GRU, обработка последовательностей
Модуль 4: Механизмы внимания и Трансформеры
Attention mechanisms, Transformer architecture, BERT, GPT
Модуль 5: Генеративные модели
GANs, VAE, генерация изображений и текста
Модуль 6: Оптимизация и deployment
Оптимизация моделей, quantization, deployment в production
Модуль 7: Финальный проект
Разработка end-to-end решения с использованием deep learning
Преподаватель
Др. Мария Иванова - эксперт в области глубокого обучения и компьютерного зрения с более чем 12-летним опытом. Работала над проектами в Tesla и NVIDIA, специализируясь на разработке нейронных сетей для автономных систем.
Автор более 30 научных публикаций в ведущих конференциях по машинному обучению (NeurIPS, ICML, CVPR). Обладатель нескольких наград за вклад в развитие deep learning технологий.