Де працюють фахівці з програмування глибоких нейронних мереж
найбільш затребувана технологія штучного інтелекту
Машинне навчання — одна з найбільш швидкозростаючих областей знань. Інвестиції в Машинне навчання зростуть в 5#nbspраз протягом найближчих 3#nbspлет. І Deep Learning-це передова даної індустрії.
Ви зможете пройти цей курс, якщо у вас є базове розуміння машинного навчання та знання мови Python. В рамках курсу ви пройдете повний шлях від оренди GPU-сервера, який підходить для Deep Learning, до створення повноцінної робочої моделі для комп'ютерного зору, аналізу природної мови і рекомендаційних систем.
програма курсу
Вступ до штучних нейронних мереж
Створюємо нейронну мережу для розпізнавання рукописних цифр на мові Python
Фреймворки для глибокого навчання (TensorFlow, Keras)
Створюємо модель розпізнавання зображень на базі датасета FashionMNIST і фреймворка Keras
Згорткові нейронні мережі
Розпізнаємо зображення в датасеті CIFAR - 10 за допомогою згорткової нейронної мережі
Оптимізація нейронної мережі
Покращуємо швидкість і продуктивність мереж для кейса попереднього модуля
Transfer learning & Fine-tuning
Донавчання нейронної мережі ImageNET для вирішення задачі класифікації зображень
Обробка природної мови (NLP)
Створюємо нейронну мережу для розпізнавання рукописних цифр на мові Python
Сегментація та детектування об'єктів
Проектуємо нейронну мережу для сегментації і навчаємо нейромережу вирішувати задачу детекції
Навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning)
Створюємо агента для гри в Pong на основі DQN алгоритму
Whats next? Розширені нейронні мережі
Знайомимося з іншими областями застосування нейромереж. Створюємо нейромережу GAN для генерації зображень
https://privatelink.de/?https://skillfactory.ru/nejronnye-seti-deep-learning