Нейронные сети и глубокое обучение
Освойте глубокое обучение и создавайте
мощные нейросетевые модели! Курс детально разбирает нейросетевые архитектуры и практические способы создания моделей для классификации, обнаружения, сегментации и локализации объектов, генерации изображений и текстов, в т.ч. с применением предобученных сетей с их последующим дообучением и тонкой настройкой под конкретные предметные области. В рамках данного курса слушатели приобретут знания о различных нейросетевых архитектурах и фреймворках для глубокого обучения, причем акцент сделан на практических приемах их использования, в т.ч. с помощью облачных платформ Google Colab и Kaggle. Основное внимание курс уделяет сверточным нейронным сетям и их оптимизации, приемам обнаружения объектов на изображениях с их последующей классификацией, сегментацией и/или локализацией, способам обработки естественного языка, в т.ч. для генерации текстов и изображений, а также задачам обучения моделей с подкреплением. Лабораторный практикум предусматривает создание нейросетей как в ходе занятий, так и в качестве домашних заданий, например, для распознавания объектов не только на базе классических датасетов типа FashionMNIST и CIFAR-10, но и на данных из реальной жизни (в частности, выявление и классификация опухолей на томограммах медицинских обследований и т.д.).
52 900 ₽
