курс
Deep Learning и нейронные сети


Практический курс по нейронным
сетям на Python

Получите консультацию по программе и стоимости обучения
Программа курса
На курсе Вы научитесь создавать нейронные сети для решения практических задач!
Входные знания для курса : Python
1
Введение в нейронные сети
2
Полносвязные НС
3
Сверточные сети
4
Распознавание изображений, компьютерное зрение
5
Приложение к естественному языку
6
Рекурентные сети
7
Практика
8
RL, GAN
9
Библиотеки для НС
Навыки, которые вы получите:
1
Знание архитектуры нейросетей
- Понимание работы НС, процесса их обучения
- Понимание архитектур нейросетей
- Создание нейросетей
2
Работа с объектами и текстом
- Распознавание и детектирование объектов на картинках
- Классификация текстов
- Теория для генерация текстов и изображений
3
Решение кейсов
- Выбор и реализация алгоритма нейронных сетей под конкретную задачу
Эксперты и преподаватели
Наши специалисты помогут вам погрузиться в новую профессию
Сергей
Алямкин
Tech Lead в "Expasoft". Кандидат технических наук, имеет более 10 лет опыта работы в сфере IT и анализе данных, более 40 успешных проектов и значительный научный опыт в машинном обучении.
Дмитрий
Луппов
Является техническим директором компании "chatmeAi", Data Scientist. Работает над сложными задачами в областях классического машинного обучения, Deep Learning, Natural Language Processing. Проводил несколько курсов по машинному обучению / анализу данных / искусственному интеллекту в России и Казахстане.
Александр Гончаренко
Data Scientist в "Expasoft". Технологический стек: Python 3.6 и выше, Tensorflow, Pytorch, Keras
Является аспирантом Новосибирского государственного университета. Тема кандидатской диссертации: «Высокопроизводительные нейронные сети для устройств с низкими вычислительными ресурсами».


Узнайте стоимость обучения сейчас!
Отправляя заявку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных
Write Close
Close
Получите программу на ваш e-mail
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Made on
Tilda