Материалы о курсе
«Нейронные сети на python»
Программа обучения, отзывы, описание проектов Лаборатории, описание преподавателей, тарифы и цены, пример 2-х вебинаров про нейронные сети
Короткая программа обучения
Подробная программа обучения
С описаниями вебинаров и заданий
11 февраля
20:00 мск
11 февраля
20:00 мск
Модель нейронной сети. Библиотеки Keras и TensorFlow. Платформа Google Colaboratory
Андрей Созыкин
Описание 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: Распознавание рукописных цифр MNIST
15 февраля
20:00 мск
15 февраля
20:00 мск
Основы Python
Павел Прояев
Описание занятия: Это вводное занятие для тех, кто ещё не работал с Python. Вы пройдёте базовый синтаксис Python, попробуете среду разработки и благодаря этому на занятиях по нейронным сетям вы не будете отвлекаться на незнакомый язык

Задание: Написание бота в Telegramm
18 февраля
20:00 мск
18 февраля
20:00 мск
Оценка качества обучения сети. Переобучение. Обучающая, проверочная и тестовая выборки
Андрей Созыкин
Описание 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: Оценка качества обучения системы распознавания рукописных цифр MNIST
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.
ЛАБОРАТОРИЯ
Вы сможете бесплатно участвовать в реальных практических проектах под руководством опытного куратора, старт лаборатории в самом начале курса, вы получите 6 месяцев дополнительной практики
Проекты Лаборатории
Состав проектов может меняться в процессе работы Лаборатории
Компания создаёт сервис по визуализации дизайна интерьера квартир, есть набор дизайнов, которые составлены профессиональными дизайнерами

Нужно написать нейронную сеть, которая будет сама генерировать новые виды дизайна. В качестве обучения нейронная сеть смотрит на те дизайны, которые сделали профессиональные дизайнеры
Подробнее о проекте
Компания занимается автоматизацией документооборота юридических лиц. Одна из важный задач - находить в учредительных документах, например, Уставе ООО, ключевые пункты - название, ИНН, доли участников, количество учредителей и т.п.

Нужно написать нейронную сеть, которая обучиться на большом количестве документов, которые размечены юристами - в которых известно, где написано про доли учредителей и т.п. - и будет дальше автоматически размечать новые документы
Подробнее о проекте
Соционика - это очень мощное типирование личности, в котором есть 16 типов, она активно используется в HR, работе с сотрудниками и для личного развития

Сейчас типирование производится типировщиками, стоимость около 3-5 тысяч за одного человека

Наша задача будет написать нейронную сеть, которая будет автоматически определять соционический тип человека по тексту и по фотографии
Подробнее о проекте
Этот проект будет первым шагом в большом проекте с генеративными нейронными сетями. На первом шаге мы будем писать генеративную сеть, которая будет генерировать случайные фентези картинки. Через фрилансеров соберём базу около 10.000 фентези картинок и сделаем нейронную сеть, которая будет генерировать новые с фотографической точностью

После этого расширим сеть, чтобы она могла генерировать картинки любой тематики
Подробнее о проекте
Ведущие Университета искусственного интеллекта
Андрей Созыкин
Разработчик в банке Точка.
Сертифицированный преподаватель NVIDIA Deep Learning Institute.
  • Сейчас разработчик в Банке Точка, занимается машинным обучением и большими данными;
  • Работал в Уральском федеральном университете, где организовал магистратуру по машинному обучению совместно со Школой Анализа Данных компании Яндекс;
  • Закончил Пермский государственный технический университет;
  • Защитил диссертацию к.т.н. в Институте проблем информатики РАН, г. Москва.
Павел Прояев
Профессионал в областях data science и art science. Закончил МГТУ им. Баумана с красными дипломами по биомедицинской инженерии и биометрическим системам. В данный момент вовлечен в развитие нейротехнологий в России в сфере нейроразвлечений. За плечами следующие проекты:
- создание роборуки, повторяющей жесты кисти человека по миограмме
- разработка детектора лжи на основе трекинга глаз
- создание интерфейса мозг-компьютер, взявшего 2-е место на Cybatlon 2016 в Швейцарии
- работа в сфере теории старения и mhealth (Gero.com)
- создание кабины для верификации пассажиров в аэропорту Шереметьево
- разработка комплекса для определения состояния уровня метаболизма футболистов топовых клубов по ЭКГ (Omegawave.com, Хельсинки)
- помогал в создании системы сквозной big data аналитики в области ритейла
Инструменты: C# C++ opencv Python sklearn numpy matplotlib keras Matlab CNN
https://www.instagram.com/pavel.proyaev
https://www.facebook.com/pavel.proyaev
Основатель Университета искусственного интеллекта
Дмитрий Романов
Владелец компании
  1. 8 лет опыт разработки в области искусственного интеллекта;
  2. Создал первый в России нейро-компьютерный интерфейс, лично демонстрировал его В.В.Путину;
  3. Реализовал более 10 проектов в области искусственного интеллекта;
  4. Победитель инновационных форумов;
  5. Публикации на ведущей конференции по нейронным сетям «Нейроинформатике».
Стоимость обучения
130.000 рублей
Чем раньше вы оплачиваете обучение или вносите предоплату, тем ниже стоимость

*cтоимость ниже актуальна в течение 14 дней с момента разговора с менеджером
95.000 рублей
При внесении возвращаемой предоплаты 10.000 рублей
  • Условие: внесение возвращаемой предоплаты 10.000 рублей
  • Скидка 35.000 рублей (до 95.000р)
  • Вводное обучение - 4 занятия
  • 26 вебинаров
  • 26 заданий
  • Диплом
  • Курсовая и дипломная работа
  • Кураторы
80.000 рублей
При внесении возвращаемой предоплаты 40.000 рублей
  • Условие: внесение возвращаемой предоплаты 40.000 рублей
  • Скидка 50.000 рублей (до 80.000р)
  • Вводное обучение - 4 занятия
  • 26 вебинаров
  • 26 заданий
  • Диплом
  • Курсовая и дипломная работа
  • Кураторы
80.000 рублей
Тариф VIP при внесении полной оплаты 80.000 рублей сразу
  • Условие: внесение полной оплаты 80.000 рублей
  • Скидка 50.000 рублей (до 80.000р)
  • 26 семинарских занятий
  • 26 вебинаров
  • 26 заданий
  • Диплом
  • Курсовая и дипломная работа
  • Кураторы
Возвращаемая предоплата
Предоплата к вам в любом случае вернётся, для нас предоплата лишь гарантия вашего намерения обучаться
1
Вы вносите предоплату 10.000 или 40.000 рублей
2
Проходите вводное обучение - 4 занятия
3
Если решаете учиться дальше - предоплата входит в стоимость курса
4
Если решаете не учиться дальше - мы возвращаем вам предоплату без вопросов и комиссий
Вводное обучение
Возможность принять взвешенное решение, идти на обучение или нет
4 вебинара
3 практических задания
Поддержка кураторов
Посмотрите примеры наших занятий
«Основы программирования глубоких нейронных сетей на Python»
В этом вебинаре вы узнаете сначала в целом про область нейронных сетей и искусственного интеллекта и во второй половине - основы нейронных сетей и написание примера нейронных сетей для распознавания рукописных цифр
«Оценка качества обучения нейронной сети»
В этом вебинаре вы узнаете одну из ключевых тем нейронных сетей - работа с обучающей и тестовой выборкой, а также продолжите работу со свёрточными сетями и распознаванием изображений