Научитесь применять алгоритмы deep learning для решения бизнес-задач
Углубите знания Data Science
Обучите 7 нейронных сетей
Поучаствуете в командных соревнованиях на Kaggle
По итогам курса вы:
Курс по нейронным сетям
12 : 10 : 44 : 16
40%
скидка до
дней
часов
минут
секунд
Комплексный подход к глубокому обучению на Python для начинающих
Включает
Требования
Для новичков
TensorFlow, Keras, Transfer Learning, Reinforcement Learning
Для тех, кто хочет
• Освоить нейронные сети
• Поучаствовать в хакатоне

Онлайн-курс по нейронным сетям и Deep Learning для Python-разработчиков

Длительность
10 недель
Формат
онлайн
Старт
скоро
Оценка курса
4.6
Присоединитесь к новому потоку или начните учиться в удобное время

Медианная зарплата специалиста по нейросетям

*данные взяты с сайта
доступно прямо сейчас*
1154 вакансий
200 000 ₽
Для специалистов Data Science.
Для разработчиков, знакомых с основами ML.

Для кого курс

ПАРТНЕР КУРСА
NVIDIA Corporation

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 передовая данной индустрии.
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, до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.
Курс познакомит вас с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.

Где работают специалисты по программированию глубоких нейронных сетей

Преподаватели

Андрей Зимовнов
Старший разработчик в Яндекс.Дзен
Дмитрий Коробченко
Deep Learning R&D Engineer, NVIDIA
Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных
Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи
Этот курс входит в программу Профессия «Data Scientist»
Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет
Получите навыки уровня middle в Data Science

Уже к середине курса вы сможете

Разработать модель предсказания кредитного рейтинга
Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе
Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке

Вы научитесь:

Программа курса

МОДУЛИ
1
Введение в искусственные нейронные сети
Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python
2
Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
Создаем модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras
3
Сверточные нейронные сети
Распознаем изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети
4
Оптимизация нейронной сети
Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля
5
Transfer learning & Fine-tuning
Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений
6
Обработка естественного языка (NLP)
Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python
7
Сегментация и Детектирование объектов
Проектируем нейронную сеть для сегментации и обучаем нейросеть решать задачу детекции
8
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
Создаем агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма
9
What's next? Продвинутые нейронные сети
Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаем нейросеть GAN для генерации изображений
Получите полную программу курса
Нажимая кнопку, я соглашаюсь с Положением о персональных данных и даю согласие на их обработку и хранение.

Преимущества курса

Для обучения Deep Learning вам понадобится знание Python и базовое понимание машинного обучения. Курс предназначен для людей, которые решили углубить свои знания в области Data Science.
Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей. Используйте силу Machine Learning для решения задач бизнеса!
Курс даст полное понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.

Как проходит обучение

Вы сможете проходить обучение онлайн из любой точки планеты. Новые модули будут открываться раз в неделю

Слушаете лекции преподавателей

Выполняете практические задания

Все практические задачи — 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 каналах в мессенджере.

Выпускной хакатон

В конце курса вас ждет командное соревнование, в котором вы сможете применить все полученные навыки.
1
2
3
4

Отзывы о курсах

Мне понравилась хорошо проработанная структура. Информация подается доступно и интересно. Поддержка была на протяжении всего курса, всегда получал ответы на свои вопросы.
Приятно, когда есть материал и он отфильтрован. Ничего лишнего.
В работе есть задачи, которые как раз хотел реализовать и не хватало знаний и опыта. По этой причине и пошёл на курс. В итоге учёба получилась не ради знаний, а ради решения реальных насущных задач. Спасибо.
Курс для меня оказался более чем полезен. Очень здорово, что на готовых примерах можно увидеть структуру сетей. Нравится подход «от большого к малому», когда сначала учишься ездить на автомобиле, а потом можешь заглянуть под капот.

На курсе обучение не заканчивается

Портфолио
Развитие карьеры и бизнеса
Сертификат школы SkillFactory
Самостоятельное реализованные проекты в ваше резюме/портфолио
Консультации с ментором в течение обучения
Резюме 10% лучших студентов направляем партнерам

Сертификат о прохождении курса, при необходимости на английском языке
Выпускники «Курса по нейронным сетям» получают свидетельство о полученных знаниях и навыках — сертификат. Сертификат может быть составлен на русском или английском языках.
Школа SkillFactory ведет образовательную деятельность на основании государственной лицензии №041164
Сертификат
Курс стартует: скоро
Осталось 6 мест
Стоимость обучения
Банки партнеры:
37800
63 000
Запишитесь на курс
У меня есть промокод
12 : 10 : 44 : 16
40%
скидка до
дней
часов
минут
секунд
При рассрочке на 12 мес.
Нажимая кнопку, я соглашаюсь с Положением о персональных данных и даю согласие на их обработку и хранение.
Как получить скидку на обучение?
Обучение за счет работодателя
Для запроса документов забронируйте курс через форму и выберите пункт «Оплатить как юрлицо» или напишите на почту info@skillfactory.ru.
Реферальная программа
Вы можете получить скидку 20%, пригласив друзей на наши курсы.
Программы лояльности
После оплаты одного из курсов вы получаете скидку на другой.
Репост
Поделитесь ссылкой у себя в соцсетях и получите дополнительную 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 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 трудностями. Рядом всегда будет преподаватель, который поможет разобраться с проблемой.

Учиться легче, 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 мессенджере
Для курса создается сообщество в мессенджере. В нем участники делятся впечатлениями и решениями задач, спрашивают совета, а преподаватель все подробно разъясняет.
Делаем домашние задания

Тут все очевидно: чтобы научиться, нужно практиковаться. Дома вы делаете задания, строите дашборды, а преподаватель и сокурсники вам в этом помогают.
Наши студенты работают в компаниях
Отзывы студентов курсов
Вера Шерман
Мне хочется сказать большое спасибо авторам этого куса и организаторам обучения. Это был мой первый онлайн курс в жизни. Я давно работаю в сфере IT. Очень любопытно было познакомиться с новым инструментом. Курс оказался именно тем, чего хотелось. Для меня все было новым. Несмотря на наличие опыта программирования на разных языках, мне было нелегко.
Наталья Карькова
Понравилось, что много задач. Иногда приходилось подумать, чтобы их решить. Теория хорошо объяснена и много ссылок на дополнительные ресурсы.
Александр Чесноков
Замечательно подобрано соотношение материала и практики, специалисты курса всегда готовы прийти на помощь, вебинары проводятся в доступной форме.
Александр Гладких
Еще очень многому нужно учиться, но курс однозначно стоит своих денег. Желающим работать с данными однозначно рекомендую. Но если уровень совсем нулевой, будет не просто.
Кирилл Атаманенко
Экзамен был достаточно интересный, хотя хотелось-бы потруднее. Все модули были сделаны достаточно понятно и было достаточно практики. Из замечаний, хотелось бы больше практики по визуализации.
Андрей Зелепукин
Курс понравился своей интерактивностью, доступной и наглядной подачей материала, обилием ссылок на дополнительные материалы. Представляет собой обязательный минимум знаний и даже несколько больше. Хотелось бы еще больше заданий на работу с Pandas, API и визуализацию.
После курса я буду искать работу как Full-stack разработчика для веба. Я доволен, курсы проходят отлично. Плюс очень важный момент - очень много людей, с которыми есть общие интересы. Сейчас в свободное время, уже после 3 месяцев курсов я брал несколько заказов на фрилансе. Простенькие landing page. Как раз то, что надо, чтобы «набить скил».
Несколько раз пытался начинать обучаться, но каждый раз останавливался, если что-то не мог понять. Поэтому в очередной раз решив еще раз начать все сначала, поставил себе задачу обучаться не самостоятельно, а с помощью четкой программы. Все, с кем успел "столкнуться" объясняют доходчиво, помогают постоянно, если возникают вопросы.
Курс позволяет выбрать удобный ритм обучения. Есть возможность перейти в другой поток и всё также получать обратную связь от менторов и кураторов. Если твой поток выпустился - это не значит, что ты не сможешь закончить обучение.
Самообучение с нуля - это не моё, хотя я и освоил основы Python и базы данных самостоятельно. Дедлайны же на курсе сильно стимулируют к занятиям, ну и здорово, когда есть, с кем обсудить возникшие во время обучения проблемы. Всегда старайтесь сделать больше, чем надо для выполнения домашнего задания

Часто задаваемые вопросы

Рынку нужны специалисты по машинному обучению и программированию нейронных сетей. 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 130 000 — 300 000 ₽. Причина в том, что на рынке подобных специалистов крайне мало, а спрос на них (особенно со стороны больших ИТ-компаний) растет кратно каждый год. Наш курс «Глубокое обучение» поможет вам быть на передовой профессии и выгодно отличаться от специалистов, которые только начали делать первые шаги в Data Science и искать работу.
Для комфортного обучения на курсе по глубокому обучению вам необходимо обладать базовыми знаниями 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.
Курс предназначен для начинающих Data Scientist, разработчиков, product-менеджеров и всех, кто хочет освоить профессию Data Scientist или использовать возможности машинного обучения в своей работе или бизнесе.

На курсе участники научатся решать конкретные бизнес-задачи и разберутся с алгоритмами Deep Learning, а также научатся работать с данными с помощью машинного обучения и создания нейронных сетей.
Знание Python (также вам потребуется установить его на компьютер), базовое понимание Machine Learning, около 6-8 часов в неделю и желание получить новые знания, навыки и методы создания нейронных сетей.
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 дата-сайентистом с опытом работы в топовых отечественных и зарубежных компаниях вы попрактикуетесь с данными, 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 мессенджере. Курс составлен так, что вы не останетесь с трудностями один на один.
Просто посмотрите статистику Data Science / Machine Learning / Deep Learning на русскоязычных и зарубежных кадровых сайтах.
Есть. Наш флагманский курс — Профессия Data Scientist. Да, он дольше и дороже, чем этот. Но зато тема нейронных сетей там подается в связке со всеми другими темами по Data Science. С ним вы станете уверенным специалистом на рынке и, более того, сразу middle-уровня. Рекомендуем.
Научитесь использовать науку о данных, строить и тестировать математические модели на курсе «Профессия Data Scientist». 

Выполните 10 реальных проектов и освойте фундаментальную профессию за два года на «Полном курсе по Data Science». А еще учитесь у лучших менторов, качайте скилы на тренажерах, участвуйте в хакатонах.

Поупражняйтесь в программировании глубоких нейронных сетей и моделей машинного обучения курсе Machine Learning Pro + Deep Learning. Вы изучите Python, а еще будете участвовать в хакатонах и in class соревнованиях на kaggle.
Мы разрабатываем курсы для людей старше 16 лет. Если вам еще не исполнилось 16, но есть желание попробовать IT и оценить свои силы, есть бесплатные мероприятия и материалы на странице. Вы сможете лучше сориентироваться в мире IT-профессий, понять, что интереснее и больше подходит, оценить сложность материала.
Учитесь из любой точки в удобное время
Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате