Программирование Практический Deep Learning [stepik] [Елена Кантонистова, Евгений Паточенко, Марк Блуменау]

[Irinka]

Практический Deep Learning [stepik] [Елена Кантонистова, Евгений Паточенко, Марк Блуменау]

Курс посвящен теоретическим и практическим основам работы с нейронными сетями.
В курсе вы узнаете как устроены полносвязные, сверточные и рекуррентные нейронные сети, как они обучаются.
Конечно, про трансформеры и attention mechanism вы тоже узнаете!
Также вы познакомитесь с фреймворком PyTorch и напишете на нем свои первые нейронные сети.

Чему мы вас научим в этом курсе?:
Вы поймете зачем нужны нейронные сети
Как устроены и обучаются полносвязные, сверточные и рекуррентные нейронные сети
Узнаете о различных фреймворках для работы с нейронными сетями и научитесь использовать PyTorch для создания и обучения сетей
Узнаете как работают трансформеры и причем здесь механизм внимания
Подготовитесь отвечать на вопросы с собеседований на позицию Data Scientist по пройденным темам

Подробности о материале
Цель курса: познакомить слушателей с основами области Deep Learning и дать им теоретическую и практическую базу для дальнейшнего изучения нейронных сетей.
Курс состоит из нескольких уроков, в каждом из которых рассказывается необходимая теория, подкрепленная примерами из практики. Также в большинстве уроков есть домашнее задание для закрепления пройденного материала.
В конце курса Вас ожидает модуль, в котором мы подготовим вас к ответам на вопросы с собеседований на позицию Data Scientist по темам курса.
Важно! Курс находится в процессе наполнения, новый модуль выходит каждые две недели. Цена будет расти

Кому подойдёт этот материал?
Курс будет интересен слушателям, знакомым с областью машинного обучения и желающим начать фундаментально изучать глубинное обучение.
Курс содержит необходимые знания для освоения следующих курсов, посвященных различным приложениям глубинного обучения ("Продвинутые методы глубинного обучения", "Генеративные модели" и другие).

На данном курсе Вы обязательно узнаете:
Организация курса
Полносвязные нейронные сети
Обучение нейронных сетей
Введение в PyTorch
Ускорение обучения и снижение переобучения
Основы обработки естественного языка
Основы компьютерного зрения
Современное компьютерное зрение
Рекуррентные нейронные сети
Attention
Трансформеры: теория
Вопросы с собеседований
Что вы получаете

Наши преподаватели:
Елена Кантонистова. Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)
Евгений Паточенко. Специалист по машинному обучению, преподаватель НИУ ВШЭ.
Марк Блуменау. Исследователь в областях компьютерного зрения, физики Солнца и квантовых материалов. Преподаватель НИУ ВШЭ.

Скачать