Продолжительность:
2.5 месяца

Объем:
60-80 часов

Формат:
Онлайн + записи + задания

Уровень:
средний

Специальность:
Data Science

Требования:
Знание Python, знакомство с Машинным обучением

Python data course

Преподаватели НавыкиТехнологии О школе

Чему вы научитесь

Создавать нейронные сети
Работать с сверточными нейронными сетями
Обработке естественного языка (NLP)
Обучению с подкреплением
Грамотно использовать TensorFlow, Keras
Улучшать скорость и производительность сетей
Сегментации и Детектированию объектов

Какие технологии освоите

Курс по нейронным сетям от SkillFactory
Tensorflow
Курс по нейронным сетям от SkillFactory
Keras
Курс по нейронным сетям от SkillFactory
PyTon
Курс по нейронным сетям от SkillFactory
Jupyter
Курс по нейронным сетям от SkillFactory

Школа SkillFactory

С 2016 года SkillFactory разработала и запустила 25 курсов и специализаций, обучение по которым прошли уже более 4000 студентов, и стала лидером на рынке онлайн-образования в сегменте Data Science.

SkillFactory развивает направление корпоративного обучения, помогая крупнейшим российским компаниям расширять и усиливать свои технические команды.

Программа обучения

Модуль 1

Введение в искусственные нейронные сети

Создадите нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python

Модуль 1
Модуль 2

Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)

Создадите модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras

Модуль 2
Модуль 3

Сверточные нейронные сети

Распознаете изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети

Модуль 3
Модуль 4

Оптимизация нейронной сети

Улучшите скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля

Модуль 4
Модуль 5

Transfer learning & Fine-tuning

Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений

Модуль 5
Модуль 6

Обработка естественного языка (NLP)

Создадите нейросеть для работы с естественным языком

Модуль 6
Модуль 7

Сегментация и Детектирование объектов

Спроектируете нейронную сеть для сегментации и обучите нейросеть решать задачу детекции

Модуль 7
Модуль 8

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

Создадите агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма

Модуль 8
Модуль 9

What’s next? Продвинутые нейронные сети

Познакомитесь с другими областями применения нейросетей. Создадите нейросеть GAN для генерации изображений

Модуль 9
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Портфолио
Наставник
Рассрочка

Цена

63 000 ₽

30 900 ₽

Отзывы учеников

Ответы на популярные вопросы

Насколько это сложно?

Для комфортного обучения на курсе по глубокому обучению вам необходимо обладать базовыми знания из области машинного обучения и уметь работать с Python для анализа данных.

Для кого этот курс?

Курс предназначен для начинающих Data Scientist, разработчиков с оп, product-менеджеров и всех, кто хочет освоить профессию Data Scientist или использовать возможности машинного обучения в своей работе или бизнесе.

Курс призван научить участников решать конкретные бизнес-задачи и разберутся с алгоритмами deep learning, а также научатся работать с данными с помощью машинного обучения и создания нейронных сетей.

Что потребуется для успешного обучения?

Знание Python (также вам потребуется его установить на компьютер), базовое понимание Machine Learning, около 6-8 часов в неделю и желание получить новые знания, навыки и методы создания нейронных сетей.

Как проходит обучение?
  • Слушаете лекции преподавателей
  • Выполняете практические задания
  • Получаете помощь преподавателя и коллектива
  • Выпускной хакатон

Рейтинг

Курс по нейронным сетям

Полнота программы
Отзывы в сети
Цена

Выводы

Этот курс подойдет для тех, кто хочет в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей. Вы сможете пройти этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.

3.8

Тест на знание python

Какой будет результат выполнения кода — print(+-1) ?
Что выведет этот код?
Что выведет этот код?
Что выведет этот код?
Какая из следующих функций проверяет, что все символы строки в верхнем регистре?