1. Google-сервисы
2. Google-Colaboratory
3. Python. Введение
4. Базовые типы данных и операции с ними
5. Условные операторы
6. Циклы в Python
7. Структуры данных
8. Функции, модули и библиотеки

1. Синтаксис Python
2. Библиотеки Numpy и Matplotlib
3. Введение в нейронные сети. Линейный слой (Dense)
4. Обучающая, проверочная и тестовая выборки. Переобучение НС
5. Сверточные нейронные сети
6. Интеграция нейронной сети на ДЕМО-ПАНЕЛЬ
7. Обработка текстов с помощью нейронных сетей
8. Рекуррентные и одномерные сверточные нейронные сети
9. Библиотеки Pandas и Matplotlib
10. Решение задачи регрессии с помощью нейронных сетей
11. Обработка временных рядов с помощью нейронных сетей
12. Обработка аудиосигналов с помощью нейронных сетей
13. Архитектура автокодировщика (Autoencoder)
14. Сегментация изображений
15. Создание простого веб-сервера и настройка параметров работы
16. Библиотека requests. Обращение к модели по API

1. Вариационные автокодировщики
2. Генеративно-состязательные сети
3. Обработка текста. Модель Sequence-to-sequence
4. Обработка текста. Механизм Attention (Сети с вниманием)Обработка текста. Механизм Transformers
5. Обучение с подкреплением. Введение. Алгоритм Q-learning
6. Обучение с подкреплением. Политические методы обучения, алгоритм Reinforce
7. Обучение с подкреплением. Сети с преимуществом, улучшенный алгоритм Q-learning
8. Обнаружение объектов (Object Detection). Модель YOLOv3
9. Обнаружение объектов (Object Detection). Модели YOLOv4, RetinaNet
10. Обнаружение объектов. Технология треккинга объектов
11. Генетические алгоритмы. Введение. Базовые принципы
12. Генетические алгоритмы. Подбор гиперпараметров нейронной сети
13. Алгоритмы кластеризации данных
14. Обработка аудио. Распознавание речи (SpeechToText)
15. Обработка аудио. Технология TextToSpeech

1. Синтаксис Python
2. Библиотеки Numpy и Matplotlib
3. Введение в нейронные сети. Линейный слой (Dense)
4. Обучающая, проверочная и тестовая выборки. Переобучение НС
5. Сверточные нейронные сети
6. Интеграция нейронной сети на ДЕМО-ПАНЕЛЬ
7. Обработка текстов с помощью нейронных сетей
8. Рекуррентные и одномерные сверточные нейронные сети
9. Библиотеки Pandas и Matplotlib
10. Решение задачи регрессии с помощью нейронных сетей
11. Обработка временных рядов с помощью нейронных сетей
12. Обработка аудиосигналов с помощью нейронных сетей
13. Архитектура автокодировщика (Autoencoder)
14. Сегментация изображений
15. Создание простого веб-сервера и настройка параметров работы
16. Библиотека requests. Обращение к модели по API

1. Вариационные автокодировщики
2. Генеративно-состязательные сети
3. Обработка текста. Модель Sequence-to-sequence
4. Обработка текста. Механизм Attention (Сети с вниманием)Обработка текста. Механизм Transformers
5. Обучение с подкреплением. Введение. Алгоритм Q-learning
6. Обучение с подкреплением. Политические методы обучения, алгоритм Reinforce
7. Обучение с подкреплением. Сети с преимуществом, улучшенный алгоритм Q-learning
8. Обнаружение объектов (Object Detection). Модель YOLOv3
9. Обнаружение объектов (Object Detection). Модели YOLOv4, RetinaNet
10. Обнаружение объектов. Технология треккинга объектов
11. Генетические алгоритмы. Введение. Базовые принципы
12. Генетические алгоритмы. Подбор гиперпараметров нейронной сети
13. Алгоритмы кластеризации данных
14. Обработка аудио. Распознавание речи (SpeechToText)
15. Обработка аудио. Технология TextToSpeech

1. Введение в нейронные сети. Линейный слой (Dense)
2. Обучающая, проверочная и тестовая выборки. Переобучение НС
3. Сверточные нейронные сети
4. Интеграция нейронной сети на ДЕМО-ПАНЕЛЬ
5. Обработка текстов с помощью нейронных сетей
6. Рекуррентные и одномерные сверточные нейронные сети
7. Решение задачи регрессии с помощью нейронных сетей
8. Обработка временных рядов с помощью нейронных сетей
9. Обработка аудиосигналов с помощью нейронных сетей
10. Архитектура автокодировщика (Autoencoder)
11. Сегментация изображений
12. Создание простого веб-сервера и настройка параметров работы
13. Библиотека requests. Обращение к модели по API

1. Вариационные автокодировщики
2. Генеративно-состязательные сети
3. Обработка текста. Модель Sequence-to-sequence
4. Обработка текста. Механизм Attention (Сети с вниманием)
5. Обработка текста. Механизм Transformers
6. Обучение с подкреплением. Введение. Алгоритм Q-learning
7. Обучение с подкреплением. Политические методы обучения, алгоритм Reinforce
8. Обучение с подкреплением. Сети с преимуществом, улучшенный алгоритм Q-learning
9. Обнаружение объектов (Object Detection). Модель YOLOv3
10. Обнаружение объектов (Object Detection). Модели YOLOv4, RetinaNet
11. Обнаружение объектов. Технология треккинга объектов
12. Генетические алгоритмы. Введение. Базовые принципы
13. Генетические алгоритмы. Подбор гиперпараметров нейронной сети
14. Алгоритмы кластеризации данных
15. Обработка аудио. Распознавание речи (SpeechToText)

Данный блок может содержать любые занятия из расширенного блока

Аудио (Расширенный блок)

1. Аудио. Продвинутые способы классификации аудио-сигналов

2. Аудио. Архитектура DeepSpeech

3. Аудио. Разделение аудио-сигналов

4. Аудио. Geometry Estimation. Оценка геометрии помещения по звуку

Интеграция (Расширенный блок)

1. Интеграция. Конвертация моделей нейронных сетей под приложения java, c++

2. Интеграция. Docker-контейнеры

3. Интеграция. TensorFlow Serving

4. Интеграция. Аренда сервера для обучения: разворачивание и настройка

GAN'ы (Расширенный блок)

1. GAN. Архитектура Pix2Pix

2. GAN. Архитектура CycleGAN

3. GAN. Архитектуры WGAN и BEGAN

4. GAN. Предсказание следующего кадра на видео (ConvLSTM)

1. Синтаксис Python
2. Библиотеки Numpy и Matplotlib
3. Введение в нейронные сети. Линейный слой (Dense)
4. Обучающая, проверочная и тестовая выборки. Переобучение НС
5. Сверточные нейронные сети
6. Интеграция нейронной сети на ДЕМО-ПАНЕЛЬ
7. Обработка текстов с помощью нейронных сетей
8. Рекуррентные и одномерные сверточные нейронные сети
9. Библиотеки Pandas и Matplotlib
10. Решение задачи регрессии с помощью нейронных сетей
11. Обработка временных рядов с помощью нейронных сетей
12. Обработка аудиосигналов с помощью нейронных сетей
13. Архитектура автокодировщика (Autoencoder)
14. Сегментация изображений
15. Создание простого веб-сервера и настройка параметров работы
16. Библиотека requests. Обращение к модели по API

1. Вариационные автокодировщики
2. Генеративно-состязательные сети
3. Обработка текста. Модель Sequence-to-sequence
4. Обработка текста. Механизм Attention (Сети с вниманием)
5. Обработка текста. Механизм Transformers
6. Обучение с подкреплением. Введение. Алгоритм Q-learning
7. Обучение с подкреплением. Политические методы обучения, алгоритм Reinforce
8. Обучение с подкреплением. Сети с преимуществом, улучшенный алгоритм Q-learning
9. Обнаружение объектов (Object Detection). Модель YOLOv3
10. Обнаружение объектов (Object Detection). Модели YOLOv4, RetinaNet
11. Обнаружение объектов. Технология треккинга объектов
12. Генетические алгоритмы. Введение. Базовые принципы
13. Генетические алгоритмы. Подбор гиперпараметров нейронной сети
14. Алгоритмы кластеризации данных
15. Обработка аудио. Распознавание речи (SpeechToText)
16. Обработка аудио. Технология TextToSpeech

Python 1. Обработка исключений. Тестирование кода

Python 1. Объектно-ориентированные концепции и терминология

Python 1. Работа с файлами. Кодировки, сериализация данных, json

Python 1. Генераторы, тернарные операторы, исключения, декораторы

Python 2. REST запросы с requests. Работа с API

Python 2. Основы HTML/CSS. Bootstrap

Python 2. Парсинг HTML

Python 2. Создание ботов для Telegram

Python 2. Веб-сайт на Flask. MVC

Python 2. Object Relational Mapping (ORM), SQLAlchemy

Python 2. Веб-сайт на Django. Django ORM

Python 2. MVT. Django Forms

Тексты. Углубление в рекуррентные сети

Тексты. Библиотеки GENSIM и PyMorphy2

Тексты. Text2Image

Тексты. Модель GPT

GAN. Архитектура Pix2Pix

GAN. Архитектура CycleGAN

GAN. Архитектуры WGAN и BEGAN

GAN. Предсказание следующего кадра на видео (ConvLSTM)

Аудио. Продвинутые способы классификации аудио-сигналов

Аудио. Архитектура DeepSpeech

Аудио. Разделение аудио-сигналов

Аудио. Geometry Estimation. Оценка геометрии помещения по звуку

Интеграция. Конвертация моделей нейронных сетей под приложения java, c++

Интеграция. Docker-контейнерыИнтеграция. TensorFlow Serving

Интеграция. Аренда сервера для обучения: разворачивание и настройка