Закрыто [Otus] Нейронные сети на Python часть 2 (Артур Кадурин)

​

Что даст вам этот курс

• Знание архитектур нейронных сетей, их видов и особенностей;
• Освоение методов обучения нейронных сетей;
• Умение оперировать данными, проектировать свою сеть и реализовывать её на Python с помощью фреймворка pyTorch;
• Понимание, как эффективно решать задачи анализа данных, используя глубокое машинное обучение.

Самый современный материал про машинное обучение
Программа подготовлена признанным экспертом по машинному обучению

Нейронные сети — как дети: их можно научить чему угодно. Но нужно помнить и о трудностях, сопровождающих каждого родителя: неправильные методы обучения, недостаток хороших примеров или несоответствие архитектуры ребёнка поставленным задачам могут привести к непредсказуемым результатам.

Минимальные знания

• Знание линейной алгебры, начала анализа и теории вероятностей.
• Владение языком программирования Python на уровне Junior (знать программирование на Python на базовом уровне необходимо, так как модели машины реализуются на Python).

Процесс обучения

Образовательный процесс на курсе "Нейронные сети на Python" проходит в формате вебинаров (онлайн). Слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволят применить на практике полученные во время вебинаров знания. По каждому домашнему заданию преподаватель даёт развернутый фидбек. При написании кода используется Python.
Преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой, т. е. слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по материалам лекций и домашних заданий.

Спойлер: Преподаватель: