[OTUS] Deep Learning Engineer. Часть 2
О курсеПрограмма курса создана специально для тех, кто уже знаком с классическим машинным обучением и хочет погрузиться в мир нейронных сетей и глубокого обучения, получив навыки уровня Middle/Senior. Знания также пригодятся начинающим специалистам в нейронных сетях, которые намерены быстро и систематизировано выйти на высокие позиции в крупных IT-компаниях.
В течение обучения вы сможете выбрать готовую или спроектировать собственную архитектуру нейронной сети, реализовать её на Python с помощью фреймворка pyTorch для эффективного решения задач анализа данных в таких областях, как:
– компьютерное зрение,
– обработка естественных языков,
– анализ социальных графов,
– предиктивная аналитика и др.
Программа содержит последние наработки в области глубокого обучения и подготовлена признанным экспертом в этой области. Вы ответите на вопросы:
– Что такое нейронные сети?
– Какими они бывают?
– Какие задачи и как можно решить с их помощью?
Интенсивность: 2 онлайн-вебинара в неделю по 2 часа каждый и от 1 до 4 часов на домашнюю работу.
Это складчина на второй месяц.
Первая часть:
Скрытое содержимое.
О курсе
В течение обучения вы сможете выбрать готовую или спроектировать собственную архитектуру нейронной сети, реализовать её на Python с помощью фреймворка pyTorch для эффективного решения задач анализа данных в таких областях, как:
– компьютерное зрение,
– обработка естественных языков,
– анализ социальных графов,
– предиктивная аналитика и др.
Программа содержит последние наработки в области глубокого обучения и подготовлена признанным экспертом в этой области. Вы ответите на вопросы:
– Что такое нейронные сети?
– Какими они бывают?
– Какие задачи и как можно решить с их помощью?
Интенсивность: 2 онлайн-вебинара в неделю по 2 часа каждый и от 1 до 4 часов на домашнюю работу.
Это складчина на второй месяц.
Первая часть:
Скрытое содержимое.