Распродажа!

Курс Нейронные сети на Python

Первоначальная цена составляла 6,999 руб.Текущая цена: 1,688 руб.

 Вы экономите: 5,311 руб (76%)
 Поторопитесь! Заканчивается через

Вы научитесь работать с нейронными сетями с использованием фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras. Изучите теорию и практику по таким важным направлениям Deep Learning как Computer Vision, NLP, обучение с подкреплением. Этот курс самый современный материал про глубокое обучение.

9 заказов за последние 7 дней.

Безопасные платежи

Защита персональных данных

100% уникальные материалы

Гарантия лучшей цены

Вместе дешевле на 20% (количество курсов меняется галочками)

Курс Нейронные сети на Python + Математика для Data Science. Базовый - видеокурс + Курс Machine learning (машинное обучение) - базовый + Математика для Data Science. Продвинутый - видеокурс + Курс Data Scientist
Цена за все курсы: Первоначальная цена составляла 9,120 руб.Текущая цена: 7,296 руб.

Видеозаписи лекций без обратной связи и участия преподавателя. Вы получите доступ к материалам сразу после оплаты.

Что даст вам этот курс

В первых двух модулях курса мы разбираем всю необходимую теорию для дальнейшего погружения в глубокое обучение, изучаем основные фреймворки (PyTorch, Keras, Tensorflow) для разработки нейронных сетей и решаем классические задачи компьютерного зрения, обработки естественных языков и обучения с подкреплением.

Третий модуль посвящен современным подходам к решению классических задач компьютерного зрения и обработки естественных языков. Мы узнаем, как от предсказательных моделей перейти к генеративным, научимся работать с нестандартными представлениями данных и решать задачи в условиях недостаточной разметки.

В четвертом модуле обсуждаются подходы к решению задач, традиционно считавшихся “человеческими”. Мы поговорим о фантазии, подражании, использовании собственного опыта и неструктурируемых данных.

– Научитесь работать с нейронными сетями с использованием фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras
– Изучите теорию и практику по таким важным направлениям Deep Learning как Computer Vision, NLP, обучение с подкреплением
– Самый современный материал про глубокое обучение
– Программа подготовлена признанным экспертом по глубокому обучению

Необходимые знания

– Знание линейной алгебры, начала анализа и теории вероятностей.
– Владение языком программирования Python на базовом уровне.
– Базовые знания классических алгоритмов машинного обучения: метод градиентного спуска, линейная и логистическая регрессия.

Программа обучения

В процессе обучения вы получите комплексные знания и навыки.

Модуль 1 Первые шаги

Тема 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей
Тема 2. Стохастический градиентный спуск и метод обратного распространения
Тема 3. Первая нейронная сеть на PyTorch
Тема 4. Переобучение и регуляризация нейронных сетей
Тема 5. Первая нейронная сеть на Tensorflow
Тема 6. Взрыв и затухание градиентов
Тема 7. Погружение в Tensorflow
Тема 8. Адаптивные методы градиентного спуска

Модуль 2 Основные архитектуры и методы обучения нейронных сетей

Тема 9. Основные архитектуры нейронных сетей: Автокодировщики
Тема 10. Практическое занятие на TensorFlow. Разреженный Автокодировщик
Тема 11. Основные архитектуры нейронных сетей: Сверточные сети
Тема 12. Практическое занятие на Keras. Transfer Learning
Тема 13. Основные архитектуры нейронных сетей: Рекуррентные сети
Тема 14. Практическое занятие на PyTorch. Генерация Википедии
Тема 15. Введение в обучение с подкреплением
Тема 16. Практическое занятие. Крестики-нолики

Модуль 3 Современные нейронные сети для задач компьютерного зрения и обработки естественных языков

Тема 17. Современные сверточные сети. Блоки и шорткаты
Тема 18. Современные рекуррентные сети. Внимание
Тема 19. Современные рекуррентные сети. Трансформеры
Тема 20. Metric-learning и обучение без примеров
Тема 21. Современные сверточные сети. Transfer learning и fine-tuning
Тема 22. Катастрофическое забывание
Тема 23. Глубокие сверточные сети. Сегментация
Тема 24. Глубокие сверточные сети. Детекция

Модуль 4 Нейронные сети для слабоформализуемых задач

Тема 25. Генеративные состязательные сети
Тема 26. Вариационный и состязательный автокодировщики
Тема 27. Доменная адаптация и условная генерация
Тема 28. Генеративные модели для текстов
Тема 29. Глубокое обучение с подкреплением
Тема 30. Обратное обучение с подкреплением
Тема 31. Сверточные и рекуррентные сети на графах
Тема 32. Сферические свертки и множества точек

Нужна ли регистрация?

Нет, регистрация не обязательна. Просто заполните все поля при оформлении заказа и ваш аккаунт создастся автоматически. Данные которые вы ввели на странице оплаты (почта, пароль), потом можно использовать для входа на сайт.

Как оплатить выбранный курс?

Наш сайт принимает оплату с помощью платежной системы Free Kassa. Все операции на нашем сайте безопасны и проходят с использованием шифрованного SSL соединения. Мы не собираем и не храним ваши платежные данные. Платежная система полностью гарантирует безопасность платежей.

На данный момент доступны следующие способы оплаты:

  • Банковская карта (Visa, Mastercard, Мир)
  • Юmoney
  • KIWI

1. На странице курса нажмите “Купить”
2. Затем в открывшейся вкладке нажмите “Оформление заказа”
3. На странице оформления заполните все поля и нажмите “Купить”
4. Автоматически откроется страница платежной системы.
5. Выберите способ оплаты.
6. Введите данные и следуйте инструкциям платежной системы.
7. После успешной оплаты вы будете автоматически направлены на страницу, где сможете получить доступ к курсу. Так же вам будет выслано письмо с ссылкой на курс.

Если ни один из перечисленных способов оплаты вам не подходит, напишите нам: [email protected]  Мы обязательно поможем.

Как получить оплаченные материалы?

Для того, чтобы получить материалы – просто заполните все поля при оформлении заказа (включая поле – Создать пароль учетной записи).

После оплаты — система автоматически направит вас в личный кабинет в раздел ①»Загрузки». Здесь  будет список ваших оплаченных материалов и ссылка на скачивание②.

Либо нажмите в правом верхнем углу сайта пункт Мой аккаунт, введите почту и пароль, который вы придумали, когда оформляли заказ. В разделе Загрузки есть ссылка на скачивание.

Сколько времени будут доступны материалы?

Ссылка на ваш курс будет доступна в течении 180 дней со дня оплаты. За это время вы должны скачать все материалы на свое устройство. После окончания этого срока ссылки могут стать неактивными. Это связано с нововведениями компаний, предоставляющих услуги облачного хранилища. Если вы не успели скачать купленные курсы, напишите нам на почту – [email protected]