Этот курс по нейронным сетям предназначен для освоения фундаментальных принципов и практических навыков работы с искусственным интеллектом. Программа охватывает ключевые аспекты: от основ машинного обучения до создания и тренировки глубоких нейросетей. Обучение ориентировано на интенсивную практику с реальными проектами, что позволяет сразу применять полученные знания в анализе данных, компьютерном зрении и NLP. Курс подходит для начинающих специалистов, а также для разработчиков и аналитиков, желающих углубиться в AI.
Для кого курс
Курс идеален для:
- Начинающих специалистов в области Data Science и AI, желающих освоить нейронные сети с нуля.
- Разработчиков и инженеров, стремящихся интегрировать AI-модели в свои проекты.
- Аналитиков и исследователей, которым необходимо использовать нейросети для обработки данных.
- Студентов технических специальностей, планирующих развиваться в сфере искусственного интеллекта.
Чему научитесь на курсе
Студенты освоят:
- Основы машинного обучения: Линейная регрессия, классификация, кластеризация и оценка моделей.
- Архитектуры нейросетей: Полносвязные, сверточные (CNN), рекуррентные (RNN) и трансформеры.
- Обработка данных: Предобработка, аугментация, работа с датасетами и feature engineering.
- Фреймворки и инструменты: TensorFlow, Keras, PyTorch, а также визуализация и дебаггинг моделей.
- Прикладные задачи: Компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP), генеративные модели.
- Оптимизация и развертывание: Тюнинг гиперпараметров, ускорение обучения, деплой моделей в production.
План обучения
Программа курса включает следующие модули:
- Введение в машинное обучение
Основные понятия, типы задач, знакомство с Python и библиотеками (NumPy, Pandas). - Основы нейронных сетей
Перцептроны, алгоритм обратного распространения ошибки, градиентный спуск. - Глубокое обучение
CNN для изображений, RNN для последовательностей, архитектура трансформеров. - Обработка данных
Работа с датасетами, аугментация, методы борьбы с переобучением. - Прикладные проекты
Распознавание изображений, классификация текстов, генерация контента. - Оптимизация и развертывание
Fine-tuning моделей, использование GPU, деплой в облако или на edge-устройства.
Как проходит обучение
Обучение сочетает теорию с интенсивной практикой и поддержкой:
- Формат: Онлайн-уроки с доступом к материалам 24/7, включая интерактивные тренажеры и Jupyter-ноутбуки.
- Практика: Решение реальных задач (например, создание модели для распознавания объектов на изображениях).
- Поддержка: Проверка заданий экспертами, консультации по сложным темам, разбор кейсов из индустрии.
- Комьюнити: Закрытый чат с сокурсниками и менторами для обсуждения проектов и нетворкинга.
- Трудоустройство: Помощь в составлении резюме, доступ к вакансиям в AI-компаниях, подготовка к собеседованиям.
Школа: Бруноям
Цена: 19900 руб.
Рассрочка: 1658 руб./мес
Продолжительность: 2 месяца
Документы: Сертификат