Глубокое обучение и нейронные сети
24 990 ₽
Углубленное изучение архитектур нейронных сетей, включая сверточные и рекуррентные сети, трансформеры и генеративные модели. Работайте с PyTorch и TensorFlow на реальных проектах компьютерного зрения и NLP.
Что вы получите:
- Глубокое понимание архитектур нейронных сетей и их применения
- Практические навыки работы с PyTorch и TensorFlow 2.0
- Умение проектировать и обучать CNN для компьютерного зрения
- Знание RNN, LSTM и трансформеров для обработки последовательностей
- Опыт работы с transfer learning и fine-tuning предобученных моделей
- Навыки оптимизации и отладки нейронных сетей
- Портфолио из 8 продвинутых проектов
- Доступ к GPU-кластеру для обучения моделей
Программа курса:
Модуль 1: Основы нейронных сетей
Архитектура нейронных сетей, forward и backward propagation, функции активации
Модуль 2: PyTorch и TensorFlow
Работа с фреймворками глубокого обучения, создание и обучение моделей
Модуль 3: Сверточные нейронные сети
CNN архитектуры, компьютерное зрение, классификация и детекция объектов
Модуль 4: Рекуррентные сети
RNN, LSTM, GRU для работы с последовательностями и временными рядами
Модуль 5: Трансформеры и Attention
Механизм внимания, архитектура трансформера, BERT и GPT модели
Модуль 6: Генеративные модели
GANs, VAE, диффузионные модели для генерации изображений
Модуль 7: Transfer Learning
Fine-tuning предобученных моделей, domain adaptation
Модуль 8: Капстоун проект
Разработка полноценного deep learning приложения