Теперь в Практикуме можно освоить глубокое обучение нейросетей. Фундаментальные знания и практика в области Deep Learning — чтобы вы уверенно погружались в любую из доменных областей ML.
Есть три разных формата учёбы: выбирайте трек, который вам интересен, и развивайтесь в актуальной специальности. Можете изучить основы за 2 месяца. Или пойти вглубь и за 4 месяца дополнительно освоить компьютерное зрение или обработку естественного языка.
Для кого этот курс
Для тех, кто уже работал с данными, машинным обучением и Python — и хочет повысить свою ценность как специалиста. Обучение будет особенно полезно специалистам по Data Science, разработчикам и ML-инженерам.
Чему научитесь
уверенно работать на Deep Learning фреймворке PyTorch;
подготавливать данные для подачи на нейросети;
самостоятельно строить нейросети;
находить и устранять неполадки;
объяснять принципы и элементы, на которых строятся нейросетевые решения;
эффективно и качественно обучать нейросети.
Освоите ключевые инструменты: MLP, CNN, RNN, LSTM, GRU, Attention, Transformers и ClearML.
Какие форматы обучения есть
Можно выбрать один из трёх вариантов:
Основы. 2 месяца, 4 проекта в портфолио. Изучите всё необходимое, чтобы строить и обучать нейросети.
Углублённый курс: компьютерное зрение. 4 месяца, 8 проектов в портфолио. Освоите все навыки из базового курса, а ещё научитесь создавать модели нейросетей, которые автоматически анализируют и интерпретируют визуальную информацию.
Углублённый курс: обработка естественного языка. 4 месяца, 8 проектов в портфолио. Освоите все навыки из базового курса, а ещё — разные языковые модели и продвинутые методы NLP (Natural Language Processing), чтобы автоматизировать анализ и интерпретацию текстов.
Все три формата подразумевают гибкий график, практику с первого дня обучения, воркшопы с разбором кейсов и фидбэк от экспертов на ваши проекты.
Первый набор стартует 19 июня. Как раз достаточно, чтобы определиться с выбором.
Стоимость курса зависит от формата: программа на 2 месяца — 60 000 ₽, программы на 4 месяца — 90 000 ₽ при полной оплате. Также можно оплатить частями.
