> Узнайте, как обучают глубокие нейросети
Deep Learning Engineer
> Освойте базовые и продвинутые инструменты глубинного обучения
Профессия
> После курса начните карьеру в перспективной сфере Deep Learning
Подойдет
для начинающих
для начинающих
длительность
4 МЕСЯЦа/5 месяцев
4 МЕСЯЦа/5 месяцев
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
ОНЛАЙН
ОНЛАЙН
НАЧАЛО ОБУЧЕНИЯ
сразу после покупки
сразу после покупки
карьерная помощь
Авторы
эксперты индустрии
эксперты индустрии
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
Чем занимается Deep Learning Engineer >>
Deep Learning, или глубинное обучение, предполагает создание и обучение нейронных сетей, которые работают подобно человеческому мозгу.
Они обучаются на огромных объемах данных и умеют сами выбирать нужные признаки данных, а потому способны действительно на многое, когда речь идет о распознавании объектов и человеческого языка, а также о синтезе визуального и аудиоконтента.
–> И это — далеко не все задачи, которые решают глубокие нейронные сети
На курсе «Deep Learning Engineer» вы научитесь их создавать и обучать.
Распознавание речи
Глубинные модели способны преобразовывать речь в письменный текст — чтобы пользователю не нужно было, например, слушать голосовые сообщения.
Распознавание объектов
Глубинное обучение позволяет нейросетям легко распознавать лица, номерные знаки и другие объекты — в точности так же, как это показано в детективных фильмах.
Рекомендательные системы
Нейросети всегда готовы подсказать, какой фильм посмотреть или что лучше купить.
Анализ текстов
С помощью глубоких нейросетей можно переводить с одного языка на другой и получать ответы на любые вопросы — так, как это реализовано с Siri.
Распознавание объектов
Глубинное обучение позволяет нейросетям легко распознавать лица, номерные знаки и другие объекты — в точности так же, как это показано в детективных фильмах.
Распознавание речи
Глубинные модели способны преобразовывать речь в письменный текст — чтобы пользователю не нужно было, например, слушать голосовые сообщения.
Анализ текстов
С помощью глубоких нейросетей можно переводить с одного языка на другой и получать ответы на любые вопросы — так, как это реализовано с Siri.
Рекомендательные системы
Нейросети всегда готовы подсказать, какой фильм посмотреть или что лучше купить.
На курсе «Deep Learning Engineer» вы научитесь их создавать и обучать
И это — далеко не все задачи, которые решают глубокие нейронные сети
Почему обучение Deep Learning сейчас актуально:
Хорошая зарплата
Начальная зарплата Deep Learning Engineer в России варьируется от 100 000 до 150 000 рублей в месяц. А в крупных IT-компаниях или исследовательских центрах зарплата Deep Learning Engineer может быть значительно выше и достигать 400 000 рублей в месяц и более
Интерес крупных компаний
Применение в различных отраслях
Искусственный интеллект и нейросети уже используются в медицине, финансовой сфере, ритейле, автомобильной промышленности и многих других областях.
Специалистов в области глубинного обучения нанимают Сбер, Яндекс,
Т-Банк, Райффайзен Банк, Сколково, Avito, VK, Kaspersky, JetBrains, Speech Technology Center, GigaChat, Ростелеком и многие другие
Т-Банк, Райффайзен Банк, Сколково, Avito, VK, Kaspersky, JetBrains, Speech Technology Center, GigaChat, Ростелеком и многие другие
пока в этой сфере еще не так много специалистов и ниже конкуренция
Вы можете сделать шаг к новой карьере сейчас,
Кому подойдет курс //
Уже кое-что знаете о Python и ML и готовы начать карьеру в сфере обучения нейросетей
Имеете базу знаний в области математики и IT, работаете на должности ML-инженера или аналитика данных, но хотите чего-то большего — и в плане задач, и в плане зарплаты
ML-инженер
Новичок
Хотите остаться в профессии аналитика данных или Data-инженера, но заинтересованы в более высокооплачиваемых и интересных задачах
Другие Data Science специалисты
Оставьте заявку — мы поможем подобрать программу под ваши цели и уровень
НЕ УВЕРЕНЫ, ЧТО КУРС ВАМ ПОДХОДИТ?
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
Как устроен курс?
Программа обучающего курса составлена таким образом, что вы можете освоить Deep learning практически с нуля
Первые 8 недель
Следующие 8 недель
> Базовая теория, которая подготовит вас к более глубокому изучению DL.
> За это время вы погрузитесь в сферу глубинного обучения и поймете основные закономерности.
> За это время вы погрузитесь в сферу глубинного обучения и поймете основные закономерности.
> Продолжение обучения в одном из трех направлений после выбора соответствующего трека:
Использование глубинных моделей для перевода, анализа текста и решения других задач обработки естественного языка
Использование глубинных моделей для анализа визуального контента, изображения и видео
Использование глубинных моделей для создания голосовых помощников и решения других задач, связанных с распознаванием живой речи
чему научитесь?
Выделение закономерностей
Построение нейросетей
Оптимизация нейросетей
Основы NLP/CV/Audio Analysis
Начнете погружаться в тему DL, поймете, как обучаются нейросети, научитесь создавать тензоры
Научитесь собирать нейросеть из слоев и проводить с ней различные операции
Изучите основные методы оптимизации, научитесь измерять качество в нужных точках
Базово освоите принципы обработки текста, живой речи, фото- и видеоконтента с помощью нейросетей, чтобы подготовиться к дальнейшему более глубокому изучению
1
2
3
4
Обработка текста
Решение задач NLP
Архитектура модели «Трансформер»
Дообучение нейросетей
Научитесь извлекать из текста полезные признаки с помощью глубоких нейросетей
Освоите классификацию, регрессию, разметку именованных сущностей, генерацию текста, seq2seq
Поймете, как все устроено, и в чем разница между наиболее популярными трансформерными моделями
Узнаете, как дообучать произвольные нейронные сети на небольших наборах данных, и как уменьшать их размер без потери качества
1
2
3
4
Классические методы CV
Нейросетевые подходы в CV
Практические навыки обучения нейронных сетей
Кругозор и real-world задачи
Познакомитесь с классическими подходами в обработке изображений, разберетесь с представлением изображения в компьютере
Узнаете, как устроены современные архитектуры нейронных сетей (CNN, ViT) и за счет чего они становятся точнее и эффективнее
Изучите трюки для максимальной точности работы сети, освоите инструменты логирования (W&B) и начнете проводить эксперименты системно.
Узнаете, как решать базовые задачи, а также выстраивать решения для сложных многосоставных задач типа (трекинг множества объектов на видео, распознавание лиц, генерация изображений). Поймете, чем вам хотелось бы заниматься дальше.
1
2
3
4
Использование фундаментальных моделей и VLM
Приобретете навыки работы с фундаментальными моделями типа CLIP, SAM, Grounding DINO и сможете использовать их для разметки и решения собственных задач
5
Audio Analysis
В разработке
Готовы начать обучение?
Оставьте заявку — мы расскажем, что нужно, и поможем подобрать подходящий курс
записаться на курс или задать вопрос
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы по курсу.
программа курса //
База DL
автор:
Алексей Кожарин
Продолжительность:
8 недель
Практические задания:
После каждого блока
- Погрузитесь в тему Deep Learning
- Изучите методы обучения глубоких нейросетей
- Получите хорошую базу в области глубокого обучения (DL) для дальнейшего освоения темы на курсе
- Поймете принципы сборки нейросети
- Научитесь работать с функциями потерь в PyTorch*
- Узнаете, как обучать нейросеть по пайплайну DL
- Освоите разные методы оптимизации
- Узнаете, что такое эксперименты DL
- Научитесь решать задачи классификации табличных данных
- Начнете знакомиться с задачами CV
- Узнаете, как работать с изображениями, используя нейросети
- Изучите концепт GAN
- Познакомитесь с задачами NLP
- Поймете, как работать с текстом
- Начнете изучение рекуррентных нейросетей
- Узнаете, что такое LLM сети, и как с ними работать
- Научитесь работать с нейросетью в облаке
- Поймете процесс деплоя в DL