Осень 2019

DEEP
LEARNING 5.0

Обработка изображений и текстов
с помощью нейронных сетей

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: Caffe, Keras.

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 три составляющих

Решение задач

Научитесь самостоятельно решать практические задачи с помощью глубокого обучения

Классификация

Научитесь классифицировать изображения с использованием deep learning, создавать законченные приложения для обработки изображений и текстов

Анализ

Научитесь проводить сентимент-анализ текстов, применяя технологию глубокого обучения

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 двух известных моделей LeNet, AlexNet

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

Мастер-класс применения deep learning в бизнесе

Генерация текста с помощью RNN

LSTM

Генерация описания картинок

Seq2seq

Григорий Сапунов
Преподаватель программы

CTO и со-основатель Intento,
экс-руководитель разработки сервиса Яндекс.Новости

Программирует более 20 лет, из них около 15 лет занимается анализом данных, искусственным интеллектом и машинным обучением, с 2011 года занимается Deep Learning, участвовал в проектах RoadAR (нейросетевое распознавание объектов на дороге), Icon8 (нейросетевые фильтры) и др.

Cтоимость
90 000 руб.

РЕГИСТРАЦИЯ

Отзывы

Программа, на мой взгляд, прекрасно сбалансирована с точки зрения теории и практики. Курс как-то очень логично организован, сложно было представить, что столько материала можно уместить в отведенное время. В итоге, получается стройная картинка от истории возникновения, до текущего состояния, областей применимости, используемых математических методов и инструментов. При этом, даны входные точки в каждом из направлений, понятно откуда начинать работу, что и как делать дальше. Самостоятельная работа, предусмотренная курсом, в этом сильно помогает и дает почувствовать уверенность в материале, а IBM BlueMix позволяет не терять время на длительные ожидания результатов вычислений. Я получил отлично упакованные знания, которые, можно сказать, сразу достал из коробки и применил на практике. Мне кажется, что в данный момент это лучшая программа по Deep Learning на русском языке, рекомендую!

Игорь Парфенов

Выпустив курс Deep Learning, NPL продолжил развитие идеи интенсива Big Data: максимум практики за сжатое время в компании правильных людей. Григорий Сапунов за неделю объяснил сложные концепции понятными словами, сильно сэкономив время, и дал грамотную методологию работы с глубинным обучением. Спасибо!

Кирилл Данилюк

Лично мне курс был очень полезен. Буквально в течение первого дня был преодолен порог вхождения в тему: Григорий рассказал о текущем состоянии индустрии в целом, существующих алгоритмах и принципах их работы и сформировал необходимую базу для дальнейшего самостоятельного изучения. В совокупности с практическими упражнениями это дало целостное представление о том, как подступиться к реальным задачам и преуспеть. Несмотря на то, что мы очень многое успели обсудить, в конце интенсива было немного жаль, что все закончилось. С удовольствием бы послушал расширенную версию этого курса!

Олег Хомюк

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 только после первой недели вы научитесь использовать Scala для анализа данных. Во время следующих недель вы будет уже уметь использовать Scala в Apache Spark.

-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 кластере. Сама инфраструктура требует затрат, плюс мы его 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 3 раза в неделю по 3 часа. Это 9 часов. Плюс 4-10 часов потребуется на решение лабораторных работ в зависимости от задания и вашего изначального уровня подготовки.

Да, но будет сложно. Среди наших выпускников есть те, кто познакомился с программированием непосредственно на программе. Было непросто. Приходилось больше тратить время на задания, испытывать сложности. Но если есть высокая мотивация, то это все выполнимо.

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.

Остались вопросы?

Задайте их, и мы с радостью вам ответим

ЗАДАТЬ ВОПРОС

DEEPLEARNING 5.0

DEEP
LEARNING 5.0