Скоро! Deep Learning Engineer [karpov.courses] [Алексей Кожарин, Александр Шабалин]

[SHAREWOOD]

Складчина: Deep Learning Engineer [karpov.courses] [Алексей Кожарин, Александр Шабалин]​

Описание:

Обретите знания о тренировке глубоких нейросетей,
Освоите базовые и продвинутые методы глубокого обучения,
После полного прохождения курса, вступайте в перспективную отрасль Deep Learning.

Роль Deep Learning Engineer:
Глубокое обучение или Deep Learning включает в себя создание и обучение нейросетей, функционирующих аналогично человеческому мозгу. Они учатся на больших наборах данных и способны самостоятельно выделить нужные атрибуты данных, что позволяет им значительно улучшить свою работу в области распознавания объектов и человеческой речи, а также в синтезе визуального и аудио контента.

• Объекты распознавания. Глубокое обучение дает возможность нейронным сетям легко идентифицировать лица, автомобильные номера и другие объекты, точно так же, как это представлено в детективных фильмах.
• Распознавание речи. Глубокие модели могут трансформировать речь в письменный текст, чтобы пользователь не нуждался в прослушивании голосовых сообщений.
• Рекомендательные системы. Нейронные сети всегда готовы предложить, какой фильм стоит посмотреть или что лучше купить.
• Анализ текстов. Используя глубокие нейросети, можно переводить с одного языка на другой и получать ответы на любые вопросы - так, как это реализовано у Siri.

И это лишь часть задач, которые решают глубокие нейронные сети.
На курсе «Deep Learning Engineer» вы освоите навыки их создания и обучения.

Подходит для:

• Начинающих. Если вы уже знакомы с Python и ML и готовы начать карьеру в области обучения нейросетей.
• ML-инженеров. Если вы обладаете знаниями в области математики и IT, работаете в должности ML-инженера или аналитика данных, но стремитесь к большему — и в плане задач, и в плане дохода.
• Другие специалисты в области Data Science. Если вы хотите продолжить работать в профессии аналитика данных или Data-инженера, но заинтересованы в более высокооплачиваемых и интересных проектах.

Программа курса:

- Основы DL
Обзор глубокого обучения
Конструирование нейросети и методы оптимизации
Продвинутые стратегии
Работа с изображениями
NLP
Практическое применение DL

- Сегмент NLP
Введение в NLP
Классификация текста
Токенизация,
Языковые модели
Продвинутые рекуррентные нейронные сети, сэмплирование токенов
Сжатие моделей
BERT, GPT
Перенос обучения
Prompt Engineering, Parameter-efficient, Fine-tunning
Seq2seq, Механизм внимания,
Трансформер
Управление большим контекстом и работа с большими моделями

- Сегмент Computer Vision: в разработке
- Сегмент Audio Analysis: в разработке

Авторы курса:
Нерсес Багиян. Head of Data Science в Raiffeisen CIB, ведущий автор курса
Алексей Биршерт. Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, ведущий автор курса
Александр Шабалин. Исследователь в Bayes Group. Преподаватель курса Start ML
Алексей Кожарин. Backend-разработчик на Яндекс. Диске

Цена: 76500 ₽
Скрытая ссылка

Материал «Deep Learning Engineer [karpov.courses] [Алексей Кожарин, Александр Шабалин]», возможно, скоро появится на SHAREWOOD.

Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.