Нейросети Full Stack: Глубинное обучение, PyTorch, Tensorflow

Интенсивный курс по глубокому обучению с полным стеком

Карьера в Data Science: Освоение глубокого обучения открывает двери к востребованным карьерным направлениям в ИИ, таких как разработка систем компьютерного зрения, обработка естественного языка, автоматизация и аналитика больших данных. Полученные знания и практические навыки позволят вам создавать эффективные, масштабируемые решения, работать с передовыми технологиями и уверенно претендовать на позиции ML-инженера, исследователя данных или специалиста по внедрению AI в промышленности.

Что представляет из себя курс: теория нейросетей, их обучение, оптимизация, архитектуры (CNN, Transfer Learning, MobileNet), обработка изображений, аугментация, регуляризация. Глубокая практика: PyTorch, GPU, TensorBoard, от базового прямого прохода до тонкой настройки продакшн-сетей. Работа с тензорами, DataLoader, валидация, сохранение моделей. Пошаговая реализация всего пайплайна: от данных до деплоя.

Начнём с фундаментальной теории глубокого обучения, затем подробно изучим два основных фреймворка разработки НС — PyTorch и TensorFlow — для создания, обучения и оптимизации собственных нейросетей. Разберём их особенности и преимущества.

Курс разделен на 3 части:

Глубокое обучение

Зачем нужно: понять, как работают нейросети на уровне архитектур, обучения и оптимизации. Это фундамент для создания эффективных моделей и решения сложных задач в ИИ.

Будет пройдено: архитектуры нейросеетей (CNN, RNN, Transformer), функции активации, оптимизация, регуляризация, переобучение и недообучение. Разбор методов аугментации данных, обработки изображений и принципов обучения с разным уровнем контроля (с учителем, без учителя, полуобучение). Формирование базового понимания, необходимого для создания и улучшения моделей.

PyTorch

Зачем нужно: главный и наиболее широко используемый фреймворк, используемый буквально всеми от Avito до OpenAI и Google. Современный, гибкий и мощный инструмент для разработки и обучения нейросетей. PyTorch позволяет быстро прототипировать и внедрять модели, контролируя процесс обучения на низком уровне. Мастхэв для любого специалиста.

Keras&Tensorflow

Зачем  нужно: получить навыки работы с масштабируемыми, промышленными инструментами, которые облегчают построение, дообучение и развёртывание нейросетей в продакшн. TensorFlow и Keras популярны в индустрии для масштабных проектов и интеграции с облачными сервисами. Создание, обучение и дообучение нейросетей, работа с предобученными моделями (transfer learning), аугментация данных и подготовка изображений. Особое внимание уделяется упрощённому построению архитектур и развёртыванию готовых решений.

2 и 3 части можно изучать в произвольном порядке. PyTorch - мастхэв и нужен везде. Tensoflow знать ну очень полезно, но его востребованность зависит от используемого в компании стэка.

Материалы

1. С нуля
2. Простым и понятным языком без зауми 
3. Без воды
4. Без сгенерированных материалов
5. С множеством рисунков - иллюстраций

Все курсы полностью текстовые

P.S. У курсов отображается неправильно время прохождения, видимо из-за того, что они полностью текстовые и некоторые люди их по-быстрому пролистывают ;)