Онлайн

Data Science и нейронные сети

Name: Data Science и нейронные сети
Price: 129888 RUB
Availability: InStock
Author: Сергей Кукушкин

Университет искусственного интеллекта Отзывов пока нет

Программа «Data science и нейронные сети на Python» посвящена изучению нейронных сетей — от базовых архитектур до продвинутых тем. Курс подойдёт тем, кто хочет научиться строить и обучать нейросети на Python для решения практических задач: распознавания изображений, обработки текстов, прогнозирования и генерации данных. В итоге слушатели получат навыки работы с различными типами нейронных сетей и смогут применять их в реальных проектах.

Формат: Онлайн

Чему вы научитесь

Строить и обучать полносвязные нейронные сети
Работать со свёрточными нейронными сетями для распознавания изображений
Обрабатывать тексты с помощью нейросетей (классификация, векторизация)
Применять рекуррентные сети для задач на последовательностях
Решать задачи регрессии с использованием нейросетей
Прогнозировать временные ряды с помощью полносвязных и рекуррентных сетей
Классифицировать аудиосигналы с использованием свёрточных сетей
Создавать автокодировщики и генеративные модели (GAN, VAE)
Выполнять сегментацию изображений и текста
Использовать генетические алгоритмы для подбора архитектуры сети

Программа курса

19 модулей

1Введение в нейронные сети
- Знакомство с нейронными сетями и методикой их написания
- Работа с математической моделью
- Прописание архитектуры, слоев
- Обучение сети, проверка на работоспособность
2Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки
- Ключевые понятия теории обучения нейронных сетей
- Активационные функции, нейрон смещения
- Формирование обучающей и проверочной выборок на MNIST
- Создание и обучение сети для распознавания рукописных цифр
- Переобучение и способы борьбы с ним
- Предсказание цен машин с сайта YOULA.RU
3Свёрточные нейронные сети
- Преимущества свёрточных сетей для распознавания объектов
- Архитектура свёрточных сетей
- Работа с наборами MNIST и Cifar10
4Обработка текстов с помощью нейросетей
- Задачи обработки текстов
- Архитектуры для текстовых данных
- Векторизация текста (разряженные и плотные вектора, Word2Vec, FastText, GloVe)
- Классификация текстов на базе обращений граждан
- Классификация писателей
5Рекуррентные нейронные сети и одномерные свёрточные сети для обработки текстов
- Устройство рекуррентной нейронной сети
- Классификация писателей с помощью рекуррентной сети
- Классификация писателей с помощью одномерной свёрточной сети
6Нейронные сети для решения задачи регрессии
- Понятие регрессии в нейросетях
- Определение стоимости квартир (Boston Housing и собственная база)
- Оценка зарплаты по базе HeadHunter
7Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
- Особенности временных рядов
- Выбор архитектур для временных рядов
- Прогнозирование акций «Лукойла» и цен на бензин
8Прямые и свёрточные нейронные сети для обработки аудио сигналов
- Специфика обработки аудио
- Библиотека librosa, извлечение признаков
- Классификация жанров музыки
9Автокодировщики
- Знакомство с автокодировщиками
- Очищение от шума изображений рукописных цифр
- Выявление мошеннических операций
10Вариационные автокодировщики, генеративные модели на базе автокодировщиков
- Различия вариационного и классического автокодировщиков
- Задачи, решаемые на вариационном автокодировщике
- Генерация данных с заданными условиями
11Генеративные состязательные сети
- Принцип работы GAN (генератор и дискриминатор)
- Обучение GAN
- Генерация рукописных цифр (MNIST) и изображений (CIFAR10)
- Условные GAN (cGAN)
12Сегментация изображений
- Архитектуры U-Net, SegNet, Linknet, PSPNet
- Оптимизация процесса сегментации
- Разметка фотографий с регистратора для автопилота
13Генерация текста
- Области применения генерации текста
- Модели Seq2Seq, Word2Vec, Doc2Vec
- Создание чат-бота на Seq2Seq
14Сегментация текста
- Сегментация текста на базе договоров
- Вычленение нужных фрагментов по смыслу
- Практическое применение
15Введение в генетические алгоритмы
- Принципы генетических алгоритмов
- Прикладные задачи (игра в лабиринт)
16Генетические алгоритмы для обучения нейронных сетей
- Подбор оптимальной архитектуры нейронной сети
- Подбор архитектуры свёрточной сети для MNIST
17Алгоритмы кластеризации данных
- Задача кластеризации
- Разделение на кластеры базы HeadHunter
18Object Detection (обнаружение объектов)
- Сравнение Object Detection и сегментации
- Алгоритм Selective Search, модели RCNN, SPP
- Архитектуры YOLOv3 и RetinaNet
- Обучение моделей на базе самолетов
19Обучение с подкреплением

Подробный план занятий модуля — на сайте школы.

Как проходит обучение

Формат: онлайн

Стоимость обучения

Для частных лиц 129 888 ₽

Сравнение с рубрикой «IT и программирование» (1389 курсов с ценой): медиана — 45 000 ₽, большинство программ — от 10 990 ₽ до 151 100 ₽. Этот курс дороже медианы в 2,9 раза.

10 990 ₽151 100 ₽

Смотреть курсы рубрики подешевле →

Плюсы и минусы

Оценка редакции Курсографа по фактам со страницы курса.

Сильные стороны

Программа охватывает широкий спектр тем — от базовых нейросетей до генеративных моделей и обучения с подкреплением
Много практических задач на реальных данных (цены машин, вакансии HeadHunter, классификация текстов и аудио)
Обучение построено на Python с использованием популярных библиотек
Курс включает 26 занятий по нейронным сетям

На что обратить внимание

На странице не указаны стоимость, длительность и формат обучения — нужно уточнять отдельно
Требования к подготовке не описаны, возможно, потребуются базовые знания Python
Информация о выдаваемом документе отсутствует

Отзывы о школе Университет искусственного интеллекта

О школе пока нет отзывов на Курсографе.

Учились здесь? Оставьте отзыв

Частые вопросы о курсе

Сколько занятий в курсе?

На странице указано 26 занятий по нейронным сетям.

Какие темы рассматриваются?

Курс включает введение в нейронные сети, полносвязные и свёрточные сети, обработку текстов и аудио, регрессию, временные ряды, автокодировщики, генеративные состязательные сети, сегментацию, генетические алгоритмы, кластеризацию, Object Detection и обучение с подкреплением.

Нужно ли знать Python для прохождения курса?

Требования к подготовке на странице не указаны, но курс предполагает написание нейронных сетей на Python, поэтому базовые навыки программирования будут полезны.

Какой документ выдаётся после окончания?

Информация о документе на странице отсутствует.

Есть ли рассрочка?

На странице упоминается раздел «Тарифы и рассрочка», но конкретные условия не приведены.