Обучение нейросетям и глубокому обучению, 2 курса

Поделиться:
Дата обновления
22.09.2025
На чтение
2 мин
В списке 2 курса – курсы по Deep Learning: создание нейросетей, работа с TensorFlow, обучение моделей для распознавания и прогнозирования.
ПлатформаКурсТрудоустройствоСложность обученияТип обученияФормат обучения
netology.ruDeep LearningДаДля новичковКурсСмешанный
karpov.coursesDeep Learning EngineerДаДля новичковКурсСамостоятельно
Deep Learning
0.0
0 отзывов
47300 ₽87544 ₽
-46%
Сайт школыПройти курс
Курс Deep Learning поможет вам освоить передовые технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, открывая новые горизонты в анализе данных и разработке умных приложений. Вы получите практические навыки в создании нейросетей, обработке изображений и работе с текстами, а также сможете реализовать свои знания в увлекательных проектах для портфолио. Обучение включает реальные кейсы, поддержку экспертов и сертификат, подтверждающий ваши достижения — начните свой путь в мир глубокого обучения сегодня!

Программа курса

  • Познакомитесь с базовыми элементами нейронной сети. Научитесь строить простые модели для решения задач регрессии и классификации.
  • За 3,5 месяца вы научитесь применять методы и инструменты ИИ для решения задач бизнеса, государства и общества
  • Научитесь использовать в коде различные методы аугментации и Transfer Learning для улучшения обучения сети.
  • Мы разработали платформу для смартфонов , чтобы вы могли учиться в спортзале, на даче или в пути.
  • В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен. Читать условия
  • Рассрочку без переплат можно оформить через Сбер, Т-Банк и другие банки-партнёры на сроки от 6 до 36 месяцев. Решение о предоставлении рассрочки принимает банк.
  • Вы самостоятельно выбираете задачу и тему проекта и работаете над ним под руководством преподавателей курса. В результате защитите диплом перед экспертом.
  • На курсах есть расписание, но если вы понимаете, что не успеваете, то можно двигать дедлайны по заданиям и приостанавливать обучение на срок до 6 месяцев.
  • Эксперты дают развёрнутую обратную связь по практическим работам, а вы обмениваетесь опытом с одногруппниками в чате и становитесь частью комьюнити.
  • Применять подходы к улучшению качества сетей

Чему вы научитесь⁚

  • Познакомитесь с базовыми элементами нейронной сети. Научитесь строить простые модели для решения задач регрессии и классификации.
  • Сможете строить классические RNN, GRU и LSTM и Encoder-Decoder-архитектуры. Познакомитесь с ячейками (GRU/LSTM) и эмбедингами
  • За 3,5 месяца вы научитесь применять методы и инструменты ИИ для решения задач бизнеса, государства и общества
  • Научите компьютер создавать картины и литературные произведения, вдохновляясь великими мастерами своего дела
  • Научитесь использовать в коде различные методы аугментации и Transfer Learning для улучшения обучения сети.
  • Освоите инструменты Padding&stride, Pooling и LeNet. AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet и DenseNet
  • Мы разработали платформу для смартфонов , чтобы вы могли учиться в спортзале, на даче или в пути.
  • Применять подходы к улучшению качества сетей
  • Изучаете материалы в личном кабинете
  • В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен. Читать условия
Изучить

Основные параметры курса:

  • Цена: 47300 ₽ (2918 ₽/мес)
  • Тип обучения: Курс
  • Формат: Смешанный
  • Период рассрочки: 12
Deep Learning Engineer
0.0
0 отзывов
95000 ₽133400 ₽
-29%
Сайт школыПройти курс
Курс Deep Learning Engineer поможет вам освоить передовые технологии глубокого обучения и стать профессионалом в этой быстро развивающейся области. Вы погрузитесь в практические задания и реальные кейсы, создавая проекты для портфолио под руководством экспертов. Получите навыки работы с нейронными сетями и их архитектурами, а также уверенность в решении сложных задач, что сделает вас востребованным специалистом в мире AI.

Программа курса

  • Базово освоите принципы обработки текста, живой речи, фото- и видеоконтента с помощью нейросетей, чтобы подготовиться к дальнейшему более глубокому изучению
  • Приобретете навыки работы с фундаментальными моделями типа CLIP, SAM, Grounding DINO и сможете использовать их для разметки и решения собственных задач
  • Погрузитесь в обучение нейросетей: прокачаете навыки и освоите продвинутые техники. Будете уверенно решать сложные задачи, повысите грейд и заработок
  • Изучите трюки для максимальной точности работы сети, освоите инструменты логирования (W&B) и начнете проводить эксперименты системно.
  • Познакомитесь с классическими подходами в обработке изображений, разберетесь с представлением изображения в компьютере
  • Поймете, как все устроено, и в чем разница между наиболее популярными трансформерными моделями
  • Получите хорошую базу в области глубокого обучения (DL) для дальнейшего освоения темы на курсе
  • Начнете погружаться в тему DL, поймете, как обучаются нейросети, научитесь создавать тензоры
  • Освоите классификацию, регрессию, разметку именованных сущностей, генерацию текста, seq2seq
  • Изучите основные методы оптимизации, научитесь измерять качество в нужных точках

Чему вы научитесь⁚

  • Базово освоите принципы обработки текста, живой речи, фото- и видеоконтента с помощью нейросетей, чтобы подготовиться к дальнейшему более глубокому изучению
  • Приобретете навыки работы с фундаментальными моделями типа CLIP, SAM, Grounding DINO и сможете использовать их для разметки и решения собственных задач
  • Погрузитесь в обучение нейросетей: прокачаете навыки и освоите продвинутые техники. Будете уверенно решать сложные задачи, повысите грейд и заработок
  • Изучите трюки для максимальной точности работы сети, освоите инструменты логирования (W&B) и начнете проводить эксперименты системно.
  • Познакомитесь с различными типами трекинга и метриками, с помощью которых оценивают качество MOT - Multiple Object Tracking
  • Разберетесь, как устроены архитектуры сверточных нейронных сетей (ResNet, MobileNet, EfficientNet) и чем они отличаются
  • Познакомитесь с классическими подходами в обработке изображений, разберетесь с представлением изображения в компьютере
  • Разберетесь, в чем отличие обучения сетей для извлечения дескрипторов от обучения сетей классификации
  • Поймете, как все устроено, и в чем разница между наиболее популярными трансформерными моделями
  • Получите хорошую базу в области глубокого обучения (DL) для дальнейшего освоения темы на курсе
Изучить

Основные параметры курса:

  • Цена: 95000 ₽ (5558 ₽/мес)
  • Тип обучения: Курс
  • Формат: Самостоятельно
  • Период рассрочки: 24