Deep Learning и нейронные сети
Практический курс по глубоким нейронным сетям на Python
Онлайн
из любой точки мира
15 февраля
дата старта
12 недель
длительность курса
Самая востребованная технология искусственного интеллекта
Машинное обучение - одна из самых быстрорастущих областей знаний! Инвестиции в машинное обучение вырастут в 5 раз в течение ближайших 3 лет. И Deep Learning - это передний край данной индустрии.

Этот курс подойдет для тех, кто хочет в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей. Вы сможете пройти этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.

Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как Tensor Flow, PyTorch и другими.
Где работают специалисты по deep learning
Забронируйте место на курсе сегодня
и получите скидку на обучение

Преподаватель
Александр Сизов
Независимый эксперт по Machine/Deep learning. Работает в международных проектах в США, Мексике, Финляндии и др.
"Deep Learning – это суперсила, с помощью которой вы можете заставить компьютер видеть, понимать человеческий язык, управлять автомобилем, ставить медицинские диагнозы. На курсе мы шаг за шагом научимся применять алгоритмы Deep Learning, чтобы добиваться не менее амбициозных результатов!"

Программа курса
Модуль 1
Модуль 1
Введение в искусственные нейронные сети
Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на Python
Модуль 2
Модуль 2
Фреймворки для глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow)
Создаем модель распознавание лиц с помощью сетей прямого распространения ошибки в PyTorch
Модуль 3
Модуль 3
Задача оптимизации
Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля
Модуль 4
Модуль 4
Сверточные нейронные сети. Современные архитектуры
Поиск и распознавания объектов на изображениях – работа с моделями
из Tensorflow zoo для датасета COCO
Модуль 5
Модуль 5
Применение сверточных сетей в задачах компьютерного зрения. Transfer learning
Решение задачи классификации фото различных мест из библиотеки
Places и фото объектов датасета CIFAR10 с Transfer learning
Модуль 6
Модуль 6
Рекуррентные нейронные сети. LSTM, GRU
Реализация и обучение рекуррентной сети для задач прогнозирования
временных рядов на примере данных о погоде
Модуль 7
Модуль 7
Применение нейронных сетей в задачах обработки естественного языка (NLP)
Разработка диалоговой модели (нейросетевого чат-бота)
Модуль 8
Модуль 8
Генеративные конкурирующие сети (GAN)
Создаем модель для генерации лиц на основе архитектуры GAN
Модуль 9
Модуль 9
Вариационные автокодировщики (VAE)
Учимся генерировать цифры с помощью вариационных автокодировщиков
Модуль 10
Модуль 10
Обучение с подкреплением
Создаем агента для игры на основе DQN алгоритма
Получить программу
Преимущества курса
Для обучения вам понадобится знание Python и базовое понимание машинного обучения. Курс предназначен для людей, которые решили углубить свои знания в области Data Science.
Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений.
Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования нейронных сетей. Используйте силу machine learning для задач бизнеса!
Курс даст полное понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.
Как проходит обучение
Слушаете лекции преподавателей
Вы сможете проходить обучение из любой точки планеты. Новые модули будут открываться раз в неделю
Выполняете практические задания
Все практические задания — реальные кейсы и задачи по применению алгоритмов deep learning для задач бизнеса.
Помощь преподавателя и коллектива
Вы будете получать поддержку наставников и постоянно общаться со своими сокурсниками в закрытых канала в Slack.
Индивидуальный план развития
После окончания курса вы получите дорожную карту персонального развития, чтобы расти дальше самостоятельно.
На курсе обучение не заканчивается
Сертификат о прохождении курса
Помощь с трудоустройством и стажировкой
Самостоятельное реализованные проекты в ваше резюме/портфолио
Тусовку специалистов и полезных знакомств
Запишитесь на курс
Стоимость обучения

currentPrice basePrice
priceComment


Можно в рассрочку
installmentPrice в месяц

15 февраля
дата старта
Онлайн
формат обучения
12 недель
длительность курса
Как получить курс дешевле?
Оплатите курс целиком
При оплате курса целиком вы экономите 30%
Обучение за счет работодателя
У нас есть возможность оплаты обучения работодателем. Для запроса документов заполните форму или напишите на почту
Реферальная программа
Вы можете получить скидку 20%, пригласив друзей на наши курсы.
Программы лояльности
После оплаты одного из курсов вы получаете скидку на другой курс
Быстрая оплата
Внесите предоплату за курс в размере 5000руб в течение 3х дней после регистрации и получите скидку
Репост
Поделитесь ссылкой на курс у себя в соц.сетях и получите скидку 5%
Жизнь на курсах SkillFactory
Уроки с упором на практику

Вы не просто изучаете алгоритмы, а учитесь использовать их в решении реальных бизнес-задач. После обучения сможете сразу использовать навыки машинного обучения в деле, а не разбираться с тем, как приспособить знания к жизни.

Уроки доступны на онлайн платформе, для вдумчивого изучения в любое время.


Помощь преподавателя и коллектива

Если что-то не получается, вы не остаетесь один на один с трудностью. Рядом преподаватель, который поможет разобраться с проблемой.

Учиться в коллективе лучше, когда видишь успехи остальных. Если у кого-то получается лучше, это подстегивает к более активным действиям. Если получается лучше остальных, то вы помогаете коллегам.
Общаемся и помогаем друг другу в Slack

Для курса создается сообщество в Slack. В нем участники делятся впечатлениями и решениями задач, спрашивают совета, а преподаватель всё подробно разъясняет.


Делаем домашние задания

Тут все очевидно: чтобы научиться, нужно практиковаться. Дома вы делаете задания, пишете код, а преподаватель и сокурсники вам в этом помогают.
Наши студенты работают в компаниях
Часто задаваемые вопросы
Перспективы профессии и зачем мне это нужно?
Рынку нужны специалисты по машинному обучению и нейронным сетям. Как пишет HeadHunter, количество вакансий, в которых упоминается машинное обучение, с 2012 по 2016 годы увеличилось в 18 раз: с 113 до 2037. А по версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий Америки.

Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130-300 тысяч рублей. Причина в том, что на рынке подобный специалистов крайне мало, а спрос на них (особенно со стороны больших ИТ-компаний) растет кратно каждый год. Наш курс поможет вам быть на передовой профессии и выгодно отличаться от специалистов, которые только начали делать первые шаги в Data Science.
Насколько это сложно?
Для комфортного обучения на курсе вам необходимо обладать базовыми знания из области машинного обучения и уметь работать с Python для анализа данных.

Сомневаетесь в своих знаниях в области машинного обучения? Изучите программу нашего курса "Практический Machine Learning". Данный курс включает все необходимое для углубления в тему deep learning и программирования нейронных сетей.
Для кого этот курс?
Курс предназначен для начинающих Data Scientist, разработчиков с оп, product-менеджеров и всех, кто хочет освоить профессию Data Scientist или использовать возможности машинного обучения в своей работе или бизнесе.

Участники научатся решать конкретные бизнес-задачи и работать с данными с помощью машинного обучения.
Что потребуется для успешного обучения?
Знание Python (также вам потребуется его установить на компьютер), базовое понимание Machine Learning, около 6-8 часов в неделю и желание получить новые знания.
Чем вы лучше бесплатных курсов?
Основной ответ такой — наш курс не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно. Но у наших курсов есть неоспоримые преимущества: фокус на практике, помощь преподавателя и поддержка группы.

Вы будете учиться по принципу одно занятие = одна задача. Вместе с опытным data scientist'ом с опытом работы в топовых отечественных и зарубежных компаниях вы попрактикуетесь с алгоритмами deep learning и получите самостоятельно реализованные кейсы в ваше портфолио .

Если вы столкнетесь с проблемой при выполнения задания, вам всегда будет, к кому обратиться: вы сможете получить совет от одногруппников и помощь преподавателя в закрытом сообществе в Slack.
Это действительно востребовано?
Просто посмотрите статистику Data Science/Machine Learning/Deep Learning на русскоязычных и зарубежных кадровых сайтах