Онлайн курсы по Deep Learning
- По популярности
- По возрастанию цены ↓
- По убыванию цены ↑
- По ближайшей дате ↓
- По поздней дате ↑
- По длительности ↓
- По длительности ↑
- По названию [А-Я]
- По названию [Я-А]
- Для всех
- Для взрослых
- Для детей
Преподаватели и эксперты
Анатолий Карпов Основатель, karpov.courses 
Андрей Рассказов Креативный продюсер 
Михаил Баранов ML Engineer / Data Scientist, Yandex / Sberbank CIB О направлении Deep Learning
Изучают методы и архитектуры глубоких нейронных сетей, включая сверточные сети, рекуррентные модели и трансформеры. Применяется в задачах компьютерного зрения, обработки естественного языка, рекомендационных системах и прогнозировании. Студент получает навыки подготовки данных, настройки и оценки моделей, а также базовой оптимизации и отладки нейросетей.
- Новички в машинном обучении
- Data Science-специалисты, желающие углубить навыки
- Разработчики, внедряющие ML в продукты
- Аналитики, интересующиеся автоматизацией анализа данных
- Людям без базовых навыков программирования или математического аппарата
- Специалистам, чья работа не предполагает технической реализации моделей
- Те, кто не готов выделять время на практическую работу
Программа обучения
Основные темы
- Математические основы и теория нейронных сетей
- Архитектуры: CNN, RNN, трансформеры
- Оптимизация, регуляризация и методы обучения
- Предобученные модели и перенос обучения
- Разработка и развертывание моделей в продакшене
Инструменты
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- NumPy
- Jupyter
- CUDA
Практика
- Обучение сверточной сети для классификации изображений
- Проект по NLP с трансформером для задач классификации или извлечения сущностей
- Оптимизация модели и ускорение инференса
- Развёртывание модели через простое API
Карьера в Deep Learning
Специалисты разрабатывают и внедряют модели глубокого обучения для задач распознавания образов, обработки текста и прогнозирования, интегрируя результаты в продукты и бизнес-процессы.
Кем вы сможете работать:
- Junior Deep Learning Engineer
- ML-инженер
- Инженер по компьютерному зрению
- NLP-инженер
- Data Scientist с фокусом на DL
Какие задачи вы будете решать:
- Сбор и подготовка датасетов
- Создание и обучение архитектур нейронных сетей
- Оценка и валидация моделей
- Оптимизация и ускорение инференса
- Развёртывание моделей в продуктах
Тренды в Deep Learning
Базовые модели и трансферное обучение
Широкие предобученные модели позволяют адаптировать знания к новым задачам через дообучение и адаптацию под конкретные домены.
Эффективность моделей и оптимизация
Развиваются методы квантования, прунинга и оптимизированного инференса для уменьшения ресурсных затрат и внедрения на устройствах.
MLOps и воспроизводимость
Инструменты и практики для автоматизации пайплайнов, версионирования данных и мониторинга моделей становятся частью промышленного цикла разработки.
Нюансы при подборе программы
На что обратить внимание
- Наличие преподавателей с практическим опытом
- Соотношение теории и практических задач
- Качество и объём проектной работы
- Используемые инструменты и библиотеки
- Поддержка при выполнении проектов и обратная связь
Частые ошибки
- Ориентация только на обзорные лекции без реальных проектов
- Игнорирование соответствия тем реальным задачам отрасли
- Недостаточная проверка актуальности используемых инструментов
- Ожидание результата без самостоятельной практики
Вопросы и ответы
- SkillFactory скидка 5%
- Karpov.Courses скидка 5%