20 января – 17 февраля 2020

DEEP
LEARNING 5.0

Обработка изображений и текстов
с помощью нейронных сетей

Расписание занятий:
понед, среда 19:00–22:00

Место проведения:
Офис МегаФон,
Оружейный пер. 41

Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить работу сайта, и показывать вам контент, согласно вашим интересам. Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cookie.

Да, соглашаюсь

Цель этой программы – дать практические навыки работы с глубокими нейронными сетями

Каждому слушателю программы на время обучения будет выдана виртуальная машина с GPU в облаке, доступная 24 часа каждый день обучения. Используемые библиотеки: Keras, TensorFlow.

Интенсив предназначен для тех, кто уже обладает знаниями и опытом работы в области машинного обучения и data science.

Чему вы научитесь

В нашей программе есть две составляющих

Компьютерное зрение

Научитесь предобработке изображений и их последующей классификации.
Проект: классификация типов комнат и помещений по фотографии.

Natural Language Processing

Научитесь задачам генерации и классификации текстов с использованием Deep Learning.
Проект: классификация интентов для чат-бота.

ОТПРАВИТЬ ЗАЯВКУ

Модуль 1. Введение в Deep Learning
и классификация изображений

Обзор современных возможностей нейронных сетей

Основы нейронных сетей. Сверточные сети (CNN)

Case studies: разбор современных архитектур ResNet, VGG, Inception

Transfer learning

Детекция и сегментация изображений

Generative Adversarial Networks (GANs)

Модуль 2. Классификация текстов

Основы классификации текстов. Word2vec

Практическая работа по сентимент-анализу текстов с использованием RNN

Генерация текста с помощью RNN

Transformer. BERT

Seq2seq

Наши преподаватели — только практики из индустрии, умеющие объяснять сложные вещи простыми словами

Дмитрий Коробченко

R&D Engineer and Manager, NVIDIA

Павел
Клеменков

Chief Data Scientist,
NVIDIA

Cтоимость
110 000 руб.

Коллегам \ друзьям выпускников скидка 20%
Возможна рассрочка

РЕГИСТРАЦИЯ

Для учебы вам потребуются

Входные требования

Умение программировать на Python 3

Это основной язык программирования, используемый на программе. Необходимо иметь знания базового синтаксиса плюс обладать опытом программирования на немю

Базовые знания Linux

Какое-то количество времени вы будете проводить в командной строке Linux, работая с GPU-виртуалкой. Хорошо, если вы уже будете уметь перемещаться по директориям, создавать и редактировать файлы, заходить на удаленный сервер по ssh.

Статистика и линейная алгебра

На программе мы будем рассматривать продвинутые методы анализа данных, поэтому хорошо, если вы знаете основы статистики и линейной алгебры: среднее, дисперсия, вероятность, теорема Байеса, корреляция, ранг матрицы.

Машинное обучение

Мы не будем объяснять с нуля, что такое машинное обучение и погружаться в классические алгоритмы. Вам нужно обладать опытом построения таких моделей при помощи библиотек Python.

Где работают наши выпускники

Здесь они живут и работают

Наши принципы обучения

Чтобы обучение было эффективным и интересным, мы используем андрагогику

-1-

Материал ориентирован на конкретные задачи

Наша цель — научить вас решать задачи из реальной жизни, а не покрыть список тем. Теория — это инструмент необходимый для решения задач, а не самоцель.

-2-

Возможность сразу же применять знания

Уже после первой недели вы научитесь обучать нейронные сети. Во время следующих недель вы сможете проработать два проекта: классификация изображений и классификация текстов.

-3-

Самостоятельность в решении

Наши задания сформулированы так, что вам часто нужно будет что-то загуглить. После программы у вас будет свой багаж из качественных ресурсов.

F.A.Q.

1. На нашей программе вы работаете на виртуальных машинах с GPU. Сама инфраструктура требует затрат, плюс мы их конфигурируем и поддерживаем. Для этого нужен человек.
2. Наши преподаватели — практики из индустрии, работающие data scientist'ами и дата инженерами. Помимо них есть также координатор, который помогает и отвечает на основную часть технических вопросов.
3. Это офлайновая программа с площадкой в центре Москвы.

Занятия проходят 2 раза в неделю по 3 часа. Это 6 часов. Плюс около 10-15 часов потребуется на решение проектов зависимости от задания и вашего изначального уровня подготовки.

Скорее нет. На этой программе не предусмотрено вводных занятий по Python. Его нужно знать на входе. Плюс нужны знания в области ML.

Это офлайновая программа (этим отличается от онлайн-курсов). На офлайн-программах, как правило, обучение строится эффективнее: есть поддерживающая среда из сокурсников, преподавателей, координатора. По статистике, доля успешно завершивших онлайн-курс редко превышает 25%. На нашей программе свыше 70% получают по итогам сертификат.

Еще одно преимущество – это реальные датасеты и интересные проекты из бизнеса.

Остались вопросы?

Задайте их, и мы с радостью вам ответим

ЗАДАТЬ ВОПРОС

DEEPLEARNING 5.0

DEEP
LEARNING 5.0