Глубокое обучение и нейронные сети

Категория: Deep Learning Уровень: Продвинутый

Продвинутый образовательный курс по глубоким нейронным сетям, охватывающий современные архитектуры CNN, RNN, LSTM и трансформеры. Изучите методы обучения глубоких моделей и их практическое применение.

Что вы изучите:

Основы глубокого обучения и архитектуры нейронных сетей
Сверточные нейронные сети (CNN) для обработки изображений
Рекуррентные сети (RNN) и LSTM для работы с последовательностями
Архитектура трансформеров и механизм внимания
Методы регуляризации и оптимизации
Transfer Learning и Fine-tuning
Работа с популярными фреймворками
Практические проекты по компьютерному зрению и NLP

Темы курса:

Deep Learning CNN RNN LSTM Transformers PyTorch TensorFlow

Подробное описание курса

Курс "Глубокое обучение и нейронные сети" представляет собой продвинутую программу для тех, кто хочет освоить современные методы deep learning. Вы изучите архитектуры нейронных сетей, которые лежат в основе современных AI-приложений, и научитесь применять их для решения практических задач.

Глубокое изучение архитектур

Курс охватывает все основные типы нейронных сетей. Вы начнете с изучения полносвязных сетей и перейдете к сверточным нейронным сетям (CNN), которые используются в компьютерном зрении. Затем изучите рекуррентные сети (RNN) и LSTM для работы с временными рядами и последовательностями. Особое внимание уделяется современной архитектуре трансформеров и механизму self-attention.

Практические навыки

В рамках курса вы научитесь работать с популярными фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch и TensorFlow. Изучите техники обучения глубоких моделей, методы регуляризации (Dropout, Batch Normalization), оптимизацию гиперпараметров и технику Transfer Learning. Каждая тема включает практические проекты и кейсы из реальной практики.

Применение знаний

Курс подходит для тех, кто уже знаком с основами машинного обучения и хочет углубить свои знания в области глубокого обучения. Материал будет полезен для data scientists, ML-инженеров, исследователей и разработчиков AI-приложений. Рекомендуется хорошее знание Python и основ машинного обучения.