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.

15 ноября - 8 декабря 2022

DEEP LEARNING 10.0

Обработка изображений и текстов
с помощью нейронных сетей

Расписание занятий:
пн, ср 19:00–22:00

Место проведения:
Онлайн-формат - Zoom

Новые архитектуры
и техники обучения

Обработка изображений, видео, текстов

Появившиеся в последнее время новые архитектуры и техники обучения в CV и NLP обеспечивают прогресс в решении задач, которые до этого считались трудными. Сегодня точность решений таких задач повышается и запускается разработка новых продуктов, реализация которых раньше была невозможной.

После нашего курса вы сможете получить актуальные знания в новой профессии: быстро применять готовые модели и решения буквально в 2 строчки кода, а также поработать с новейшими задачами, которые стали доступны только сейчас благодаря новым архитектурам и техникам обучения.

Это откроет для вас дорогу в самые перспективные стартапы, а также вы сможете сами создать новый продукт, которого еще нет на рынке.

Для компаний наш курс поможет спланировать первые шаги по внедрению Deep Learning или обновить уже существующие пайплайны.

Что входит в программу

2 проекта

Проекты выполняются в рамках домашнего задания (7−10 часов в неделю) и основаны на реальных кейсах.

8 занятий

Проводятся в прямом эфире. Видеозаписи доступны в личном кабинете. Занятия устроены так, что преподаватель проводит обзор трендов, рассказывает об устройстве архитектур, демонстрирует практические кейсы, показывая подводные камни и best practices.

Чему вы научитесь

В нашей программе есть две составляющих

Computer Vision

Научитесь решать задачи из активно развивающихся областей компьютерного зрения

Проект: обучение нейросети на DensePose датасете для задачи виртуальной примерки одежды

Natural Language Processing

Научитесь задачам генерации и классификации текстов с использованием Deep Learning и машинному переводу.

Проект: классификация интентов для чат-бота в рамках задачи по созданию голосового ассистента службы поддержки

Часть 1. Computer Vision

Основы нейронных сетей. Сверточные сети (CNN)

Техники обучения: augmentations, проблема дисбаланса классов

Архитектуры и задачи. Pose detection, DensePose

Разбор современных архитектур. Специализированные слои

Autoencoder. VAE. GAN-ы.

Cutting edge архитектуры: Transformer-ы в CV, RVM

Часть 2. Natural Language Processing

Архитектуры в до-трансформерскую эру: CNN и RNN (LSTMs). Реализация классификатора на основе обеих архитектур

Sequence-to-sequence tagging на примере чат-бота

Encoder-decoder, появление attention и машинный перевод

Архитектура трансформеров. Языковые модели на основе трансформеров: от BERT до RoBERTa и T5

Автоэнкодеры. Кластеризация и topic modelling

Практические моменты: оптимизаторы, регуляризаторы и стратегии изменения learning rate,
ускорение на CPU

Для кого эта программа?

-1-

Data Scientists

У вас уже есть опыт работы с классическим машинным обучением и NLP? После прохождения программы вы получите практические навыки для работы с современными архитектурами нейронных сетей и научитесь использовать эти знания для анализа данных.

-2-

Технические руководители

Вы занимаетесь развитием продукта или направления? Программа позволит вам глубже разобраться в трендах и технологиях глубокого обучения, а также понять, как Deep Learning поможет монетизировать ваш продукт.

-3-

ML-инженеры

Программа позволит глубоко погрузиться в теорию и практику глубокого обучения, с возможностью научиться разработке нейронных сетей на основе наиболее современных архитектур.

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

Станислав Капулкин

Основатель и Data Science Specialist AppliedML

Анатолий Востряков

Researcher, Chattermill

Стоимость программы
72 000 руб.

Полная стоимость не учитывает скидку по промокоду – не забудьте применить в форме!
Для физических лиц возможна рассрочка.
Для корпоративных клиентов – специальные условия при регистрации групп из более чем 3 участников.
Для выпускников наших программ и их друзей предусмотрены скидки.

Оставляйте заявку или звоните +7 495 128 86 75, чтобы узнать подробности!

ОТПРАВИТЬ ЗАЯВКУ

Инфраструктура программы

Реализация проектов ведется в Google Colab, а также на Cloud Instances. Каждый день вы будете пользоваться:

Google Colab

Обеспечивает удобную итерационную работу. Используемые библиотеки: Keras, TensorFlow.

GitHub

Все презентации, jupyter-ноутбуки, лабы, мануалы мы выкладываем в закрытый репозиторий на GitHub. Этот инструмент является стандартом работы в среде программистов и профессионалов в сфере данных.

Личный кабинет

В нем вы можете проверить правильность выполнения лаб, используя автоматические чекеры. Там же можно смотреть прямые трансляции и видеозаписи занятий.

Slack

Общение во время программы происходит в Slack — удобный мессенджер для команд. Там можно общаться с преподавателями, организаторами, друг с другом. Следить за апдейтами в GitHub и быть в курсе новостей.

Для учебы вам потребуются

Входные требования

Умение программировать на Python 3

Это основной язык программирования, используемый на программе. Необходимы знания базового синтаксиса, а также опыт программирования на нем.

Базовые знания Linux

Какое-то количество времени вы будете проводить в командной строке Linux, работая с GPU-виртуалкой. Хорошо, если вы умеете 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.

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 начнете выполнять первый проект, где сможете применить полученные знания на практике.

-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.

Партнер по инфраструктуре

Экосистема облачных сервисов от VK Cloud Solutions помогает строить надежные IT-системы. Входящие в VK Cloud Solutions решения — виртуальные сервера, объектное хранилище, управляемые базы данных, кластеры Kubernetes и многое другое — позволяют запускать приложения и сервисы, работать с большими объемами данных и решать другие задачи крупного, среднего и малого бизнеса.

F.A.Q.

На нашей программе вы работаете на виртуальных машинах с GPU. Сама инфраструктура требует затрат, плюс мы их конфигурируем и поддерживаем. Для этого нужен человек.
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.

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.

Мы используем механики и образовательные инструменты, которые позволяют вам приобрести знания и навыки с максимальной вероятностью. По статистике, доля успешно завершивших обычный онлайн-курс редко превышает 25%. На нашей программе, вне зависимости в оффлайне она проходит или в онлайне — стабильно свыше 70% участников получают по ее итогам сертификат.

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

Где работают наши выпускники