Курсы по нейронным сетям

Нейросеть — программа, которая работает по принципу человеческого мозга. Такие программы создают, чтобы решать различные типы задач: поиск, сортировка, кластеризация, регуляризация, анализ и прогнозирование объектов и событий. 

Так же, как и человеческий мозг, нейросеть состоит из нейронов — алгоритмов, созданных по модели биологического нейрона. Одна из особенностей ИИ — способность к обучению.

В зависимости от предназначения нейросети, выделяют 2 типа обучения нейросетей — Machine Learning (машинное обучение) и Deep Learning (глубокое обучение). При Machine Learning в нейросеть загружают структурированные данные, на основе которых она «обучается». При Deep Learning нейросеть получает опыт сама, когда выполняет задания. В обучение не вмешиваются со стороны для чистоты отчетов работы нейронной сети.

Для освоения работы с нейросетями, потребуются хорошие знания высшей математики (не только алгебры) и статистики, а ещё важно умение визуализации данных, писать код на Kaggle, Java или Python с использованием библиотеки pandas и numpy. 

Прокачанные дата-сайентисты могут работать везде, где работают с Big Data. Например, в центрах разработки в банках, телекоме, рознице, в IT компаниях. 

Рассмотрим ниже список того, чему можно будет научиться в ходе прохождения курса по нейронным сетям.

Работать с многомерными свёртками

Освоите Padding & stride, Pooling и LeNet. AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet и DenseNet, deeplearning ai — в процессе обучения будут затронуты не только теоретические основы и понятия, но и более продвинутые приемы и методы работы с перечисленными сервисами и инструментами. В рамках модулей курсов, которые имеют хорошую репутацию, вы научитесь обработке изображений, узнаете, как учить нейронные сети для распознавания текста, узнаете о построении модулей, особенностях структуры сети, математических основах, классификации данных. Благодаря правильно построенной структуре обучения вы обретете все необходимые навыки и сможете начать работать, например, в качестве Data scientist, нарабатывая собственный опыт.

Работа с Beam-Search и Teacher Forcing

Курс — словно введение в мир Beam-Search и Teacher Forcing, с помощью которых можно решать различные бизнес-задачи. Разберём, как это возможно.

Реализовывать с нуля NLP

В рамках курса студенты познакомятся со всем, что связано с реализацией NLP: от классических RNN, GRU и LSTM до топовых Encoder-Decoder архитектур. Кроме того, нужно знать, что такое токенизация, словари, символы, оптимизация и подробный разбор различных реализаций сетей. Создание рекуррентных и любых других нейронных сетей с использованием tensorflow в colaboratory (colab). Выяснить, что такое метод обратного распространения ошибки и рассмотреть, какие еще могут быть виды.

Сегментации State-of-art

Во время обучения рассматриваются именно те инструменты, которые подходят для решения прикладных задач: Object Detection, Object Localization, Bounding boxes и AnchorBoxes. Кроме того, нужно будет углубиться в CNN, с чем помогут авторы курса.

Отличать генератор от дискриминатора

Обучите генератор за неделю или чуть больше выбирать статистические данные из линейной регрессии. Реализуете сеть генерации покемонов, чтобы впоследствии программировать ее на обучение с подкреплением (learning with reinforcement).

Строить языковые модели посредством моделирования

Изучите, каким образом построить языковые модели (например, scikit-learn) с использованием NER и машинного перевода на примере кейсов. Нужно разбираться во всем:от Word2Wec до определения тональности и преобразования текстовых и рукописных записей.

Знающим свое дело и выполняющим его хорошо разработчикам сверточных нейронных сетей (neural networks) есть чем заниматься, ведь всегда будут востребованы. При отклике на вакансию важно предоставить резюме. Помимо опыта и образования, в нем должна содержаться информация о том, какими языками программирования вы владеете, какие базы данных и библиотеки используете, над созданием каких стратегий работали и т.д. Это позволит устроиться в большие компании, работающие с современными технологиями.

В результате успешного прохождения курса (вебинары, хакатон (подвид соревнований), видеокурсы, видеоуроки, лекции и т.п.) у будущего специалиста-автокодировщика или Data Engineer сложится понимание того, что такое искусственные нейронные сети, для решения каких задач и в каких случаях их следует применять, в чем преимущества и особенности нейросетевого подхода. Вы узнаете о том, как выбрать архитектуру нейронной сети, как правильно организовать процесс обучения и тестирования, как работают основные алгоритмы обучения и что характеризуют их параметры, и сможете осмысленно сконструировать, обучить и оценить качество обученной нейросетевой модели.

А еще после обучения или переобучения выпускник может получить сертификат о прохождении курса (certificate) и портфолио, с которым устроиться на работу у работодателей в качестве специалиста по нейронным сетям посредством собеседования. В дальнейшем работника IT-сферы ожидает потенциальное продвижение по карьере.

Записаться на обучение возможно в онлайн-школы, такие как Нетология (Netology), Geekbrains, Coursera, Udemy, Udacity, Otus, Skillbox, Stepik или на факультет, университет или институт, наподобие НИУ ВШЭ, МГУ,