БАЗОВЫЙ КУРС
«НЕЙРОННЫЕ СЕТИ НА PYTHON»

10 недель / 10 занятий / сертификат
старт 24 ноября / 24.900 рублей до 31 октября



Цена 24.900р. до 31 октября. Далее цена 34.900р. Забронируйте минимальную стоимость и
бонусный курс «Python для анализа данных»

Нажимая кнопку, я даю согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь c политикой конфиденциальности и договором оферты.
БАЗОВЫЙ КУРС
«НЕЙРОННЫЕ СЕТИ НА PYTHON»
10 недель / 10 занятий / сертификат
старт 24 ноября / стоимость 24.900 рублей до 31 октября


Цена 24.900р до 31 октября. Далее цена 34.900р. Забронируйте минимальную стоимость и
бонусный курс «Python для анализа данных»
Нажимая кнопку, я даю согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь c политикой конфиденциальности и договором оферты.
Цели курса
Вы освоите нейронные сети с нуля, без знания Python и математики на старте
1
Научиться писать нейронные сети на Python
Вы освоите все основные архитектуры нейронных сетей и будете точно знать, какую именно архитектуру следует использовать в каждом конкретном случае
2
Решить 9 практических нейросетевых задач
Вы решите 9 реальных практических нейросетевых задач и сможете использовать свои наработки для подобных проектов в будущем
3
Научиться программировать на Python
В течение курса вы изучите основы программирования на Python и сможете использовать его не только для написания нейронных сетей, но и для задач обработки и анализа данных
4
Получить практику на стажировке в Лаборатории Университета
Вы сможете стажироваться в Лаборатории Университета и получить опыт реальной работы с данными в исследовательских проектах
Какие задачи вы научитесь решать
Вы реализуете 9 практических
нейросетевых задач
1
Распознавание рукописных цифр (база MNIST)
2
Распознавание объектов на изображениях (база CIFAR-10)
3
Распознавание писателей по текстам
4
Определение, выйдет ли рассказ в финал литературного конкурса
5
Оценка стоимости недвижимости / оценка зарплаты по резюме на hh.ru
6
Прогнозирование курса валют
7
Определение жанра музыки
8
Поиск мошеннических операций по картам
9
Генерация изображений
Формат обучения
С первого дня обучения у нас вы будете писать нейронные сети и решать реальные задачи
10 теоретических занятий
На вебинарах мы даём всю необходимую теорию нейронных сетей. Вы задаёте вопросы ведущему. Запись вебинара всегда будет у вас в доступе
10 практических заданий

После каждого вебинара вы будете получать практическое задание на неделю, во время выполнения которого сможете обращаться с вопросами к своему куратору
4 месяца практики в Лаборатории
Вы выбираете задачу и участвуете в реальном практическом проекте под руководством опытного куратора. Это 4 месяца дополнительной практики
Консультации по реальной задаче
Многие разработчики приходят на курс с реальной задачей с работы или из собственного проекта. Можно успеть проработать её на встречах с кураторами
3 месяца работы с куратором
В течение всего курса вы сможете задавать вопросы опытным кураторам в чате дискорда и на семинарах, кураторы смогут ответить на любые возникающие у вас вопросы
Запишитесь на курс
Цена 24.900р до 31 октября. Далее 34.900р.
Забронируйте минимальную цену и курс
"Python для анализа данных" в подарок
Цена 24.900р до
31 октября. Далее 34.900р. Забронируйте минимальную цену и
1 курс в подарок
Оставьте заявку, и вам перезвонит менеджер
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с политикой конфиденциальности.
Программа обучения
01.12 | Введение в нейронные сети
Содержание занятия:
Первое занятие по нейронным сетям - введение в нишу, путь разработчика в области машинного обучения, математическая модель нейрона, принципы обучения нейронной сети и обучение первой нейронной сети на примере распознавания цифр.
Демонстрация кода в Google Colaboratory

Задание для отработки:
Распознавание рукописных цифр
08.12 | Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки
Содержание занятия:
Вторая тема, ключевая в обучении нейронных сетей - обучающая и тестовая выборка, определение качества обучения нейронной сети. Разбирать тему будем на примере распознавания рукописных цифр

Задание для отработки:
Распознавание рукописных цифр
15.12 | Свёрточные нейронные сети
Содержание занятия:
Свёрточные нейронные сети применяются для обработки изображений, сейчас это самый мощный инструмент для работы с любыми изображениями, их принцип работы построен аналогично с работой зрительной системы человека. Мы разберём свёрточные сети на примере распознавания различных объектов

Задание для отработки:
Распознавание изображений
22.12 | Обработка текстов с помощью нейросетей
Содержание занятия:
Работа с текстами - одна из ключевых областей применения нейронных сетей, на этом занятии мы разберём пример категоризации новостей Reuters с помощью глубоких (но пока не рекуррентных) нейронных сетей

Задание для отработки:
Распознавание писателей по текстам
05.01 | Рекуррентные нейронные сети и одномерные свёрточные сети для обработки текстов
Содержание занятия:
Рекуррентные сети - это сети с памятью, они обрабатывают данные не в отрыве друг от друга, как остальные архитектуре, рекуррентные сети находят взаимосвязи в последовательностях данных. Чаще всего они используются для анализа текстов и зарекомендовали себя самым мощным инструментом для решения языковых задач. Свёрточные сети можно применять не только для изображений, но и для текстов, если сделать свёрточные сети одномерными, а не двухмерными. Будем разбирать их применение на примере генерации текста

Задание для отработки:
Определение, выйдет ли рассказ в финал литературного конкурса
12.01 | Нейронные сети для решения задачи регрессии
Содержание занятия:
Регрессия - это задача, когда итоговым ответом сети является не класс, а действительно число, например, прогноз погоды или оценка возраста человека по фотографии. Нейронные сети успешно решают задачи регрессии, мы разберём эту тему на примере оценки стоимости недвижимости

Задание для отработки:
Оценка стоимости недвижимости / оценка зарплаты по резюме на hh.ru
19.01 | Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
Содержание занятия:
Прогнозирование временных рядом похоже на регрессию, только с добавлением нового измерения - времени. Для прогнозирования временных рядом можно применять практически все структуры нейронных сетей: полносвязные, свёрточные и рекуррентные. Вы уже будете знать все эти архитектуры, мы покажем, как применять их для прогнозирования временных рядов

Задание для отработки:
Прогнозирование курса валют
26.01 | Прямые и свёрточные нейронные сети для обработки аудио сигналов
Содержание занятия:
Работа с аудио-сигналами (голос, музыка) требует тех же нейросетевых архитектур, главное отличие - предобработка данных, использование спектра или треугольных фильтров. Мы разберём специфику работы с аудио-сигналом на примере распознавания диктора по голосу

Задание для отработки:
Определение жанра музыки
02.02 | Автокодировщики, вариационные автокодировщики, генеративные модели на базе автокодировщиков
Содержание занятия:
Автокодировщики сжимают данные в меньшее пространство и выступают нейросетевым аналогом архиватора, но они могут так же использоваться в качестве генеративной модели, например, генерировать рукописные цифры

Задание для отработки:
Поиск мошеннических операций по картам
09.02 | Генеративные состязательные сети
Содержание занятия:
Генеративные нейронные сети используются для машинного творчества, генерации изображений, текстов, звука. Архитектура генеративных сетей принципиально отличается от всех остальных нейронных сетей, она состоит из двух конкурирующих друг с другом нейронных сетей. Будем разбирать тему на примере генерации изображений

Задание для отработки:
Генерация изображений
Отзывы участников курса
Антон Беляев
Обучение на курсе «Основы нейронных сетей на Python» позволило мне получить качественную подготовку в области решения ряда практических задач искусственного интеллекта.

Программа курса построена так, чтобы можно за разумный срок овладеть практическими навыками написания нейронных сетей на Python, создания сетей прямого распространения, создания сверточных и реккурентных нейронных сетей, создания автокодировщиков, создания deep learning нейронных сетей, решения задач классификации, распознавания образов и регрессии, решения задач обработки изображений и видео, обработки естественного языка, решения задач предсказания временных рядов и поиска выбросов. Важнейшим пунктом содержания программы является обучение тестированию качества обучения нейронных сетей.

Для обучения была выбрана очень удобная платформа Google Colaboratory и наиболее качественный инструмент создания нейронных сетей – язык программирования Python. Это позволило, не отвлекаясь на вспомогательные вопросы, целиком сосредоточиться на построении нейронных сетей для решения указанных выше задач и ознакомиться с библиотекой Keras, работающей поверх Theano и Tensorflow, а также ознакомиться с визуализацией данных средствами Python.

Важнейшим положительным решением в организации курса явилось создание участниками курса профиля на сайте kaggle.com, участие в соревнованиях на котором высоко ценится работодателями и специалистами в области машинного обучения и Data Science.

Выражаю благодарность преподавателям курса – Андрею Созыкину, который вел вебинары курса, и Анатолию Бобе, куратору группы. Андрей Созыкин очень компактно излагал материал, были подготовлены отличные презентации. Немаловажным моментом была демонстрация решения задач с помощью ноутбуков Google Colaboratory. Анатолий Бобе очень оперативно проверял выполненные задания, давал рекомендации по

Улучшению качества решений и предложить пути решения возникавших сложностей, а на занятиях группы старался дать дополнительную информацию по рассмотренной на вебинаре теме.

Очень правильным решением является выдача выпускнику качественного сертификата и отзыва об участнике курса. Это говорит об особенности обучения в Университете искусственного интеллекта – максимальной помощи в трудоустройстве выпускника курса.

Благодарю также сотрудников Университета искусственного интеллекта Елену Яковлеву, Антонину Белоусову, Александру Сувалкину за оперативно предоставляемую исчерпывающую информацию и качественное решение организационных вопросов.
Владимир Соболев
Курс «Основы нейронных сетей на Питон» оказалcя на редкость полезным. Главное его преимущество – низкий порог вхождения. Освоить курс способен новичок. Не нужны глубокие знания языка программирования «Питон» и математики. Рассматриваемые задачи требуют большой объем вычислений, тяжелый для домашнего компьютера. Однако на курсах показано, как бесплатно арендовать на 12 часов виртуальную машину Google и в десятки раз сократить время счета.

На курсе каждый может выбрать задачу по душе: распознавание, обработка изображений, текста и т. д. С каждым годом время человека дорожает, а машинное время дешевеет. Все больше профессий осваивает компьютер, например профессию водителя автомобиля. Этот курс – первый шаг в будущее.
Артур Комаров-Пейсахович
Курс безусловно будет полезен тем, кто только начинает изучение нейронных сетей.
Он содержит необходимую базовую информацию о методах решения различных задач с применением ИНС, предоставляет возможность "пощупать" их, приняв участие в закрытых соревнованиях и обсудить решения с куратором, что является наиболее ценной частью курса.
Константин Слепов
Материал курса подобран так, что он понятен начинающим и проясняет тонкости для тех, кто уже знаком с глубоким обучением
Стекольщиков Максим
Хороший курс для начинающих знакомство с нейронными сетями и планирующих делать карьеру в области искусственного интеллекта.
Доступное изложение материала и удобная подача с элементами практики. В будущем хотелось бы больше услышать о библиотеке Tensorflow и разобрать нейронные сети более подробно. Желательно что бы к видео урокам были таймкоды и содержание для более удобной навигации в рамках урока. Эти уроки дополнили мои знания.
Спасибо большое.
Денис Бутко
Я пришел на курс, так как хотел погрузиться в нейронные сети и разобраться как же все таки они работают. С этой задачей курс мне помог справиться полностью. Конечно осталось еще много белых пятен, но они уже заполняются с практикой. Единственая вещь которая не зашла это монотонный голос ведущего. Не критично, но один раз я заснул) Стоит так же отметить что я решил пойти на полугодовой курс к этим же ребятам что бы углубиться в нейронные сети еще глубже.
Запишитесь на курс
Цена 24.900р до 31 октября. Далее 34.900р.
Забронируйте минимальную цену и курс
"Python для анализа данных" в подарок
Вы получите сертификат
По итогам обучения вы получаете сертификат о повышении квалификации
Лицензия университета
ЛАБОРАТОРИЯ
Вы сможете бесплатно участвовать в реальных практических проектах под руководством опытного куратора, старт лаборатории в самом начале курса, вы получите 4 месяца дополнительной практики
Преподаватель и методист курса
Дмитрий Романов
Основатель Университета искусственного интеллекта
✓ 8 лет опыт разработки в области искусственного интеллекта;
✓ Создал первый в России нейро-компьютерный интерфейс;
✓ Реализовал более 10 проектов в области искусственного интеллекта;
✓ Победитель инновационных форумов;
✓ Публикации на ведущей конференции по нейронным сетям «Нейроинформатике».
Фото с наших мероприятий
Мы регулярно проводим как offline занятия, так и конференции
Запишитесь на курс
Цена 24.900р до 31 октября. Далее 34.900р.
Забронируйте минимальную цену и курс
"Python для анализа данных" в подарок
Частые вопросы
Требуется ли знание Python
Да, для прохождения этого курса требуется базовое знание Python, но вы можете получить в подарок курс "Python для анализа данных" и подготовиться до старта курса. Сразу после оплаты мы подключим вас к курсу по Python
Требуется ли знание математики
Знание математики не требуется, всю необходимую математику мы дадим вам в течение курса. Но вы можете получить в подарок курс "Базовая математика" и ещё лучше подготовиться до старта. Сразу после оплаты мы подключим вас к курсу по математике
Можно ли обучаться дистанционно
Да, всё обучение построено дистанционно, более того, вы можете смотреть занятия в записи, мы специально строим курс так, чтобы вы могли обучаться в любое время и в любом месте
Какие условия получения сертификата
Для получения сертификата вам нужно будет сдать все учебные задания, это желательно сделать до завершения курса, но можно и некоторое время после завершения
Можно ли оплатить обучение от компании
Да, многим участникам наших курсов обучение оплачивает компания, мы можем подготовить КП для вашего руководства
Можно ли купить курс в рассрочку
Да, у нас есть рассрочки от нескольких банков на 6 месяцев без процентов и стартового платежа
Стоимость обучения
Базовый курс «Нейронные сети на Python»
24.900 рублей
С 1 ноября 34.900 рублей
  • 10 занятий по нейронным сетям
  • 10 разборов домашних заданий
  • Сертификат
  • Кураторы
  • Подарок при быстрой оплате - Курс "Python для анализа данных"
Оплатить 24.900 руб.
Курс "Python для анализа данных"
Этот курс вы можете получить в подарок, его открытая цена 24.900р
Страница курса
1
50 мини-занятий в записи
2
Задания для отработки
3
3 месяца поддержки куратора
4
Сертификат
5
Старт 21 октября
Любые вопросы по курсу задавайте менеджеру
Артём Воронов-Гашев
Менеджер по работе с клиентами
Email: info@neural-university.ru
Телефон: +7 (499) 648-67-44
Whatsapp/viber: +7(918) 916-41-84

БАЗОВЫЙ КУРС
«НЕЙРОННЫЕ СЕТИ НА PYTHON»

10 недель / 10 занятий / сертификат
старт 24 ноября / 24.900 рублей до 31 октября



Цена 24.900р. до 31 октября. Далее цена 34.900р. Забронируйте минимальную стоимость и
бонусный курс «Python для анализа данных»

Нажимая кнопку, я даю согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь c политикой конфиденциальности и договором оферты.
БАЗОВЫЙ КУРС
«НЕЙРОННЫЕ СЕТИ НА PYTHON»
10 недель / 10 занятий / сертификат
старт 24 ноября / стоимость 24.900 рублей до 31 октября


Цена 24.900р до 31 октября. Далее цена 34.900р. Забронируйте минимальную стоимость и
бонусный курс «Python для анализа данных»
Нажимая кнопку, я даю согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь c политикой конфиденциальности и договором оферты.