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: Спойлер: Содержание складчины (файлы и папки) 20. Обзор. Другие состязательные сети 20.mp4 [103m 897k 199] 20.pdf [52m 458k 550] 20.pptx [13m 447k 98] 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях 21.mp4 [168m 51k 327] 21.pdf [10m 435k 686] 21.pptx [3m 152k 931] 22. Современные сверточные сети. Обзор 22.mp4 [110m 802k 176] 22.pdf [10m 908k 309] 22.pptx [2m 998k 17] 23. Современные сверточные сети. Практика 23.mp4 [98m 825k 914] chat.txt [660] CNN_practice.ipynb [13m 851k 415] дз.txt [208] 24. Глубокие рекуррентные сети 24.mp4 [183m 117k 705] gumbel.zip [5k 806] rec.pdf [533k 731] rec_ppt.pptx [1m 64k 603] 25. Metric-learning и обучение без примеров 25.mp4 [101m 728k 480] chat.txt [1k 394] face_recognition.ipynb [452k 571] model.py [11k 929] utils.py [6k 380] 26. Внимание в нейронных сетях 19.pdf [4m 240k 967] 19.pptx [11m 703k 582] 26.mp4 [206m 888k 851] chat.txt [1k 295] 27. Обзор. Обнаружение и сегментация 27.mp4 [111m 851k 419] chat.txt [198] ObjectDetection.ipynb [3m 521k 153] 28. Нейронные сети для работы с графами 28.mp4 [156m 818k 557] 28.pdf [16m 559k 239] 28.pptx [4m 858k 617] Спойлер: Складчины на другие части Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... Спойлер: Складчина на весь курс Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
