Онлайн курс Deep Learning от Нетология

Познакомитесь с базовыми элементами нейронной сети. Научитесь строить простые модели для решения задач регрессии и классификации.

Узнаете принципы построения многослойной нейронной сети. Поймёте, как оценить качество обучения. Познакомитесь с понятием переобучения нейросети, изучите разные методы оптимизации нейронных сетей: градиентный спуск и его основные модификации.

Узнаете, как работает свёрточная операция. Разберётесь, как повысить устойчивость сетей к сдвигам и трансформациям с помощью пулинга (pooling). Познакомитесь с первой свёрточной сетью LeNet.

Познакомитесь с различными архитектурами свёрточных сетей: LeNet, AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet.

Научитесь использовать в коде различные методы аугментации и Transfer Learning для улучшения обучения сети.

Поймёте, как построить языковые модели. Узнаете, зачем нужны рекуррентные нейронные сети и как они работают. Рассмотрите виды рекуррентных нейронных сетей: GRU и LSTM. Сгенерируете текст при помощи нейросети. Узнаете, как строить более глубокие RNN.

Познакомитесь с механизмом внимание (attention) и его основными видами: dot-product, линейная модель, аддитивная модель, self-attention и multi-head attention. Изучите два способа реализации внимания: на скалярном произведении и на MLP.

Изучите основные датасеты и метрики качества для решения задач визуального обнаружения объектов и распознавания изображений. Познакомитесь с подходами к детектированию объектов: Region Based, YoLo, SSD. Узнаете, что такое семантическая сегментация.

Познакомитесь с понятием «векторное представление слов» (word embedding) и основными методами построения векторов слов: SVD, Word2vec. Узнаете, что такое transfer learning и как оно используется в NLP.

Научитесь применять обычные и вариационные автоэнкодеры и строить архитектуру генеративных состязательных сетей (Generative Adversarial Networks, GAN). Создадите генератор лиц аниме с использованием GAN. Познакомитесь с глубоким обучением с подкреплением.

Вы самостоятельно выбираете задачу и тему проекта и работаете над ним под руководством преподавателей курса. В результате защитите диплом перед экспертом.