Курсы по Deep Learning

Понятие Deep Learning (DL) тесно связано с другим подмножеством искусственного интеллекта — Machine Learning (ML). Они оба представляют собой создание алгоритмов, которые учатся на собственном опыте, чтобы находить закономерности. При этом нет явного программирования инструкций, как и где искать данные.

Можно создать сверточную нейронную сеть (convolutional neural networks, CNNs). Например, VGG16, LeNet, AlexNet. В качестве альтернативы — можно создать рекуррентную нейронную сеть (recurrent neural network, RNN), которые обеспечат разную трактовку информации.

Алгоритмы для глубокого обучения образуют множество уровней. Например, при распознавании изображений первый уровень различает перепад цветов, на втором — форму, на третьем — надписи и лица и так далее.

Нейронная сеть сможет сама решать, какая именно информация ей пригодится для решения задачи.

Чтобы начать обучение по Deep Learning, студенту нужно обладать знаниями особенностей НС, в математике, программировании (Python/Java/JavaScript) и Data Science. На курсах преподаватели вас дополнительно научат:

• работе с многомерными свёртками с учетом гиперпараметров;
• реализации RNNs, GRU, LSTMs и Encoder-Decoder архитектур;
• умению в построении языковых моделей, сегментации;
• использование Computer Vision;
• прогнозированию;
• работе с компьютерным зрением;
• использованию фреймворков (frameworks) Keras, PyTorch, Tensorflow;
• автокодированию.

Новичок

Слушатель — начинающий Data Scientist. Он уверенно владеет Python, разбирается в теоретической математике и статистике. Он сможет систематизировать и углубить полученные самостоятельно или на бесплатных курсах знания в данной области, пообщаться с профессионалами, применить модели Machine Learning на практике.

Программист

Вы программируете на Python с использованием библиотек Numpy и столкнулись с задачами программирования нейронных сетей в работе. На курсе вы освоите основные алгоритмы машинного обучения, обучите рекомендательную систему и создадите несколько нейронных сетей.

Аналитик

Вы аналитик со знанием Python, оперируете большим объемом данных и хотите погрузиться в Machine Learning и Deep Learning. На курсе вы узнаете, какие задачи решает машинное обучение, примените основные методы предобработки данных, а также создаем чат-бота на базе нейросети.

Рассмотрим, чему каждый должен научиться на курсах по глубокому обучению и где сможет применять свои знания.

1. Создавайте и обучайте линейные (linear) и глубокие нейронные сети, а также генеративно-состязательные (Generative adversarial networks или же GANs) определяйте ключевые параметры архитектуры, внедряйте векторизованные нейронные сети и глубокое обучение в приложения.
2. Реализация наборов тестов, анализируйте дисперсию для приложений глубокого обучения, используйте стандартные методы (например, метод обратного распространения ошибки или backpropagation) и алгоритмы оптимизации (Optimization algorithms) и создавайте нейронные сети в TensorFlow.
3. Создайте CNN и примените ее к задачам обнаружения и распознавания (recognition), используйте передачу нейронных стилей для создания произведений искусства и применяйте алгоритмы к данным изображений и видео.
4. Создавайте и обучайте RNN, работайте с NLP (Natural Language Processing) и вложениями Word, а также используйте токенизаторы HuggingFace и модели преобразования для выполнения NER и ответов на вопросы.
5. Создавать нейронную сеть с word2vec и запрограммировать на обучение с подкреплением (reinforcement learning). Например, чтобы она смогла разобраться в прикладной экономике с определенным software, email и т.д.

По окончанию прохождения курса видеоуроков выпускник и будущий IT-специалист или Data Scientist на своеобразном выпускном получает сертификат (certificate) о прохождении курса бакалавриата/магистратуры или онлайн-школы. За счет этого можно будет устроиться на работу, работать в нужном формате и развивать свою карьеру.

Записаться на обучение можно в разные онлайн-школы, такие как Coursera, Udemy, Netology, Edx, Skillbox, Stepik, Geekbrains.

Также можно поступить и в физтех-школы. институт, университет или факультет. Примеров престижных мест для специалистов всего несколько: ФПМИ МФТИ, Stanford University.