Университет Искусственного Интеллекта
Университет Искусственного Интеллекта
Основы нейронных сетей на Python
Старт курса 18 октября
Нажимая кнопку, я даю согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь c политикой конфиденциальности и договором оферты.
Программа курса
10 Вебинаров
9 Заданий
2 Месяца
Закрытая группа Вконтакте
Индивидуальная работа с кураторами
Благодаря данному курсу Вы:
1
Научитесь применять библиотеки обучения глубоких нейронных сетей для решения задач анализа изображений и обработки текстов
2
Научитесь подбирать архитектуру нейронной сети для решения нужной вам задачи
3
Научитесь использовать бесплатную облачную платформу Google Colaboratory с мощными GPU для обучения глубоких нейронных сетей
4
Получите опыт участия в соревнованиях по машинному обучению на сайте Data Scientist'ов Kaggle
5
Будете способны устроиться на работу специалистом по глубоким нейронным сетям начального уровня
Что будет результатом
Навыки разработки программ обучения глубоких нейронных сетей на Python
Портфолио проектов решения задач анализа изображений и обработки текстов с помощью нейронных сетей
Профиль на сайте Data Scientist'ов Kaggle (ценится работодателями)
Для кого этот курс
-1-
Программисты на Python, или другом языке

Смогут разобраться в машинном обучении и глубоких нейронных сетях, чтобы затем работать в этой области

-2-
Специалисты из университетов и академии, хорошо знающие математику, теорию машинного обучения и глубоких нейронных сетей

Получат опыт использования нейронных сетей для решения практических задач

-3-
Data scientist'ы, использующие традиционные алгоритмы машинного обучения

Освоят новое, набирающее популярность направление машинного обучения. Нейронные сети сейчас обеспечивают более высокое качество при решении многих задач, по сравнению с традиционными алгоритмами

-4-
Студенты направлений математика, компьютерные науки, информационные технологии

Познакомятся с практическим приложением того, что они изучают в университете. Найдут интересные темы для курсовых и дипломных работ

Ведущий курса
Андрей Созыкин
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
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
Темы вебинара:
  • Модель нейронной сети
  • Практическое применение нейронных сетей
  • Библиотеки для программирования нейросетей Keras и TensorFlow
  • Платформа Google Colaboratory для обучения нейронных сетей
Задание: распознавание рукописных цифр MNIST с помощью глубоких нейронных сетей
Темы вебинара:
  • Проблема переобучения нейронной сети
  • Обучающая, проверочная и тестовая выборки
  • Визуализация качества обучения сети
  • Оценка качества обучения системы распознавания рукописных цифр MNIST
Задание: участие в соревнованиях по распознаванию рукописных цифр на сайте data scientist'ов Kaggle https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer
Темы вебинара:
  • Архитектура свёрточных нейронных сетей
  • Применение свёрточных нейросетей для обработки изображений
  • Классификация объектов на изображениях
Задание: распознавание объектов на изображениях из набора данных CIFAR-10
Темы вебинара:
  • Технология переноса обучения (transfer learning)
  • Предварительно обученные нейронные сети для обработки изображений
  • Использование предварительно обученных нейронных сетей в Keras
Задание: распознавание котов и собак на изображениях
Темы вебинара:
  • Задача регрессии и её решение с помощью нейросетей
  • Выбор функции потерь и метрики качества для задачи регрессии
  • Определение стоимости недвижимости из наборов данных Boston Housing и Ames Housing
Задание: участие в соревновании по определению стоимости недвижимости на сайте Kaggle https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques
Темы вебинара:
  • Подготовка текста для обработки нейронными сетями
  • Представление текста в виде One Hot Encoding
  • Векторные представления слов word2vec и GloVe
Задание: определение категории новостей из набора данных Reuters
Темы вебинара:
  • Рекуррентные нейронные сети
  • Популярные архитектуры рекуррентных сетей: LSTM и GRU
  • Преимущества рекуррентных нейронных сетей при обработке текстов
Задание: анализ эмоциональной окраски текстов из набора данных отзывов о фильмах IMDB
Темы вебинара:
  • Архитектура одномерных свёрточных нейронных сетей
  • Применение одномерных свёрточных нейронных сетей для обработки текста
  • Сравнение рекуррентных и одномерных свёрточных нейронных сетей для обработки текста
Задание: анализ эмоциональной окраски текстов из набора данных отзывов о фильмах IMDB
Темы вебинара:
  • Задача поиска выбросов/новых значений в данных
  • Архитектура нейронных сетей: автокодировщик
  • Применение автокодировщиков для поиска выбросов
Задание: определение мошеннических операций по кредитным картам
Темы вебинара:
  • Обзор более сложных задач, для которых могут применяться нейронные сети
  • Обнаружение объектов на изображениях
  • Перенос стиля изображений
  • Определение эмоций человека на фотографии
Оставьте заявку на курс!
Нажимая кнопку, я даю согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь c политикой конфиденциальности и договором оферты.
Закрытая группа Вконтакте
Вы будете работать в закрытой группе Вконтакте, в которой вы сможете смотреть задания, выкладывать свои отчёты, задавать вопросы и узнавать новости из жизни курса. Отчёты добровольные, это дополнительная возможность, Вы сможете сами выбрать, писать ли Вам отчёты и участвовать ли в активной жизни в группе ВК
Цены и предложения
Обычная цена курса
60 000 руб.
  • 10 Вебинаров
  • 9 Заданий
  • Закрытая группа Вконтакте
  • Индивидуальная работа с кураторами
Записаться на курс
Цена курса с предоплатой
40 000 руб.
  • 10 Вебинаров
  • 9 Заданий
  • Закрытая группа Вконтакте
  • Индивидуальная работа с кураторами
  • Вводное обучение в подарок!
  • Скидка на основной курс
  • Возможность вернуть предоплату полностью
  • Нажимая кнопку, я даю согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь c политикой конфиденциальности и договором оферты.
Внести предоплату 10 000 руб.
Вводное обучение
К вводному обучению мы подключаем только тех, кто внесёт предоплату 10 000 руб. в течение недели
Вводное обучение
К вводному обучению мы подключаем только тех, кто внесёт предоплату 10 000 руб. в течение недели
Важно!
Предоплата — возвращаемая!
Это уже стандартная для нас акция.
Деньги вернутся к Вам в любом случае — они войдут в стоимость курса, либо мы вернём их Вам, без комиссии
Что входит в программу вводного обучения
3 Вебинара
3 Недели
3 Учебных задания
Записаться на вводное обучение!
Нажимая кнопку, я даю согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь c политикой конфиденциальности и договором оферты.
Университет Искусственного Интеллекта
Университет Искусственного Интеллекта
Основы нейронных сетей на Python
Старт курса 18 октября
Нажимая кнопку, я даю согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь c политикой конфиденциальности и договором оферты.
Оставьте заявку на курс!
Нажимая кнопку, я даю согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь c политикой конфиденциальности и договором оферты.
Made on
Tilda