Курсы по нейронным сетям в Казани с нуля

Вам подойдет курс по созданию нейронных сетей, если вы

Новичок

Программа рассчитана на обучение науке о данных с нуля. Вы начнете с SQL и Python, получите необходимые знания по математике, статистике и теории вероятности, освоите технологии ML и сможете применить их на практике.

Программист

Вы программируете на Python и столкнулись с задачами, в которых необходимо задействовать алгоритмы машинного и глубокого обучения. На курсе вы освоите продвинутое машинное обучение, создадите и обучите рекомендательную систему и несколько нейронных сетей.

Аналитик

Вы узнаете, какие задачи решает машинное обучение, примените основные методы предобработки данных. Научитесь обучать модели, делать прогнозы и применять это для решения бизнес-задач.

Вы научитесь

1. Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных
2. Управлять данными в базах данных на языке SQL, а также работать с данными, представленными в специальных форматах
3. Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет
4. Проводить разведывательный анализ и проверку гипотез с помощью Python
5. Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи

Уже к середине курса вы сможете

• Разработать модель предсказания кредитного рейтинга
• Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке
• Решить задачу классификации спама SMS-сообщений
• Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе
• Эффективный формат онлайн-обучения

Занимайтесь в своем темпе

Наши курсы ориентированы на тех, кто работает и хочет сам регулировать нагрузку. Занимайтесь без отрыва от работы и выделяйте на учебу столько времени, сколько есть прямо сейчас (15 минут или 2 часа в день).

20% обучения — интересная и важная теория

Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идет практика.

Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям, чтобы закрепить знания.

80% обучения — практика в разных форматах

Для развития навыков у нас есть 5 видов практики: тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны. Разнообразие форматов помогает усваивать знания максимально эффективно.

Менторы и координаторы помогут дойти до конца

Все менторы — опытные практики из IT-индустрии. Они дают качественную обратную связь на задания, отвечают на вопросы и помогают студенту достичь своих целей во время обучения. Выпускники оценивают менторскую поддержку на 9,1 балла из 10.

Координаторы постоянно на связи, чтобы решить любой организационный вопрос. Их задача — мотивировать студентов и помочь пройти курс до конца.

Фокус на подготовке к трудоустройству

Вы тренируетесь на кейсах компаний, а также делаете проекты для реальных заказчиков в команде. Помогаем оформить резюме и подготовиться к собеседованиям.

Программа

«Курса по нейронным сетям»

БАЗА

1. Блок 0.Введение
2. Проектирование разработки
3. Работа с данными
4. Подгрузка данных
5. Статистический анализ данных
6. Введение в машинное обучение

ОСНОВНОЙ БЛОК

1. Математика и машинное обучение. Часть 1
2. Математика и машинное обучение. Часть 2
3. ML в бизнесе

УРОВЕНЬ PRO

1. Трек ML
2. Deep Learning и нейронные сети
3. Введение в Data Engineering

Для кого курс

• Для специалистов Data Science.
• Для разработчиков, знакомых с основами ML.
• Самая востребованная технология искусственного интеллекта.

Машинное обучение — одна из самых быстрорастущих областей знаний. Инвестиции в машинное обучение вырастут в 5#nbspраз в течение ближайших 3#nbspлет. И Deep Learning — это передовая данной индустрии.

Вы сможете пройти этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.

Курс познакомит вас с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.

Программа курса

1. Введение в искусственные нейронные сети
2. Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
3. Сверточные нейронные сети
4. Оптимизация нейронной сети
5. Transfer learning & Fine-tuning
6. Обработка естественного языка (NLP)
7. Сегментация и Детектирование объектов
8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
9. What's next? Продвинутые нейронные сети

Преимущества курса

• Для обучения Deep Learning вам понадобится знание Python и базовое понимание машинного обучения. Курс предназначен для людей, которые решили углубить свои знания в области Data Science.
• Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей. Используйте силу Machine Learning для решения задач бизнеса!
• Курс даст полное понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.

Как проходит обучение

1. Слушаете лекции преподавателей. Вы сможете проходить обучение онлайн из любой точки планеты. Новые модули будут открываться раз в неделю.
2. Выполняете практические задания. Все практические задачи — реальные кейсы и задачи по применению алгоритмов Deep Learning для задач бизнеса.
3. Помощь преподавателя и коллектива. Вы будете получать поддержку наставников и постоянно общаться со своими сокурсниками в закрытых каналах в Slack.
4. Выпускной хакатон. В конце курса вас ждет командное соревнование, в котором вы сможете применить все полученные навыки.

На курсе обучение не заканчивается

• Портфолио. Самостоятельное реализованные проекты в ваше резюме/портфолио.
• Развитие карьеры и бизнеса. Консультации с ментором в течение обучения
• Резюме 10% лучших студентов направляем партнерам.
• Сертификат школы SkillFactory. Сертификат о прохождении курса, при необходимости на английском языке.

Для кого этот курс?

Для специалистов в сфере Machine Learning, которые:

Хотят специализироваться на Компьютерном зрении

Уже используют практики Deep Learning и хотят расширить и систематизировать знания

Курс позволит переключиться с классических задач машинного обучения, таких как кредитный скоринг, оптимизация CTR, детекция фрода и т.д, и попасть в развивающуюся область Data Science, где сейчас происходит все самое интересное и открываются новые карьерные горизонты. Обучение даст вам необходимые компетенции, чтобы претендовать на специальности, требующие профессиональных навыков разработки систем компьютерного зрения. В разных компаниях специальности называются по-разному, самые распространенные варианты: Deep learning engineer, Computer Vision Engineer, AI Research Engineer [Computer Vision, Machine Learning], программист-исследователь, Deep Learning/Computer Vision.

Чем курс отличается от других?

• Подготовка к решению боевых задач: как запустить нейросеть в облаке и адаптировать модель под разные платформы
• Завершенная проектная работа, которую можно добавить в портфолио
• Углубленные знания и современные подходы к технологиям Computer vision
• Веселые примеры, фонтан идей и вселенные киберпанка на кончиках пальцев — 4 месяца пролетят на одном дыхании!

Во время курса вы:

• Будете работать с открытыми датасетами для различных задач Computer Vision
• Разберетесь в принципах работы и вариантах сверточных и пулинг-слоев, в том числе, специфических для задач детекции и сегментации объектов.
• Научитесь применять механизм внимания в сверточных сетях.
• Узнаете, какие идеи лежат в основе современных сверточных сетей (MobileNet, ResNet, EfficientNet, etc.)
• Разберетесь в DL-подходах к детекции объектов - изучите семейство R-CNN, реалтайм-детекторы: YOLO, SSD. А также реализуете детектор объектов самостоятельно.
• Научитесь решать задачу Deep Metric Learning с помощью сиамских сетей. Узнаете, что такое triplet loss, angular loss.
• Получите опыт в решении задачи сегментации изображений: U-Net, DeepLab.
• Научитесь применять fine tuning, transfer learning и собирать собственные датасеты для задач object detection и Image segmentation, metric learning.
• Будете работать с генеративными состязательными сетями. Поймете, как можно использовать GANs для состязательных атак и как реализовать super resolution GANs.
• Научитесь запускать модели на сервере (tensorflow serving, TFX). Познакомитесь с фреймворками для оптимизации нейросетей для инференса на мобильных/embedded-устройствах: Tensorflow Lite, TensorRT.

Необходимые знания:

• Основы мат. анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и мат. статистики, метод обратного распространения.
• Основы программирования на Python.
• Знания, как устроены базовые архитектуры и слои нейронных сетей (сверточные/рекуррентные сети, батч-нормализация, сиамские сети и т. д.).

Программа обучения:

1. От основ к современным архитектурам
2. Детекция, классификация, сегментация
3. Трансформеры, генеративные модели, работа с 3D и видео
4. Проектная работа
5. Выпускной проект

В течение всего курса вы будете работать над индивидуальным проектом.

Будет предложено несколько вариантов на выбор:

1. Удаление объектов с фото
2. Выделение описания фото из текста
3. Поиск/удаление брендов на фото/видео
4. Генерация персонального аватара в заданном стиле
5. Озвучивание видео
6. Ваш проект на выбор

Процесс обучения:

Обучение проходит в формате вебинаров (онлайн). Слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволят применять на практике полученные во время вебинаров знания. По каждому домашнему заданию преподаватель дает развернутый фидбек. Преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой на протяжении всего курса, т. е. в процессе обучения слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по материалам лекций и домашних заданий.

После обучения вы:

• получите материалы по всем занятиям (видеозаписи занятий, презентации, примеры кодов);
• научитесь решать задачи компьютерного зрения;
• подготовите портфолио;
• получите сертификат об окончании курса.