Нажмите «ОК», если вы согласны с условиями обработки cookie и данных о поведении на сайте, необходимых для аналитики. Запретить обработку можно через браузер.
> Узнайте, как обучают глубинные нейросети
Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
> Освойте базовые и продвинутые инструменты глубинного обучения
> После курса начните карьеру в перспективной сфере Deep Learning (глубокого обучения)
Для тех, кто владеет
Python и ML (машинное обучение)
Python и ML (машинное обучение)
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
Регистрация на образовательной платформе
Для оплаты курса вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Чем занимается Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) >>
Deep Learning, или глубокое 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 голосовым помощником 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 голосовым помощником Siri.
Рекомендательные системы
Нейросети всегда готовы подсказать, какой фильм посмотреть или что лучше купить.
На нашем курсе вы научитесь их создавать и обучать
И это — далеко не все задачи, которые решают глубинные нейронные сети
Почему обучение на Deep Learning Engineer сейчас актуально:
Хорошая зарплата
Начальная зарплата инженера по глубокому машинному обучению (Deep Learning Engineer) в России варьируется от 100 000 до 150 000 рублей в месяц. А в крупных ИТ-компаниях или исследовательских центрах она 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 подойдёт курс //
Чтобы развиваться в Deep Learning (глубоком машинном обучении), вам понадобятся базовые знания в математике, Python и Machine Learning (машинному обучении). Узнаете, как обучать нейросети, и получите первый опыт в профессии
Погрузитесь в обучение нейросетей: прокачаете навыки и освоите продвинутые техники. Будете уверенно решать сложные задачи, повысите грейд и заработок
Специалистам по машинному обучению
Специалистам из других направлений
Научитесь эффективнее работать с данными и оптимизировать модели. Выйдете за рамки традиционного машинного обучения и укрепите свои позиции на профессиональном рынке
Аналитикам и инженерам данных
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 рассчитана на людей, которые владеют основами математики, Python и ML (машинного обучения), но хотят погрузиться в Deep Learning (глубокое обучение)
Первые 8 недель
Следующие 8 недель
> Базовая теория, которая подготовит вас к более глубокому изучению DL (глубокого машинного обучения)
> За это время на курсе вы погрузитесь в сферу глубокого обучения и поймёте основные закономерности
> За это время на курсе вы погрузитесь в сферу глубокого обучения и поймёте основные закономерности
> Продолжение обучения в одном из трех направлений после выбора соответствующего трека:
- Natural Language Processing – NLP (обработка текста)
- Computer Vision – CV (компьютерное зрение)
Использование глубинных моделей для перевода, анализа текста и решения других задач обработки естественного языка
Использование глубинных моделей для анализа визуального контента, изображения и видео
Да, такая возможность есть. Можете после завершения одного продолжить обучение по второму. И даже изучить все три, чтобы приобрести навыки универсального специалиста в сфере Deep Learning (глубокого машинного обучения)
чему научитесь?
Выделение закономерностей
Построение нейросетей
Оптимизация нейросетей
Основы NLP/CV/Audio Analysis
Начнете погружаться в тему DL(глубокого обучения), 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 (обработки текстов)
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 (компьютерного зрения)
Нейросетевые подходы в CV (компьютерном зрении)
Практические навыки обучения нейронных сетей
Кругозор и прикладные (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
Регистрация на образовательной платформе
Для оплаты курса вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
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 выстроить процесс обучения нейронной сети в рамках конвейера глубинного обучения (пайплайна 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 (обработка текстов)
- Поймете, как работать с текстом
- Начнете изучение рекуррентных нейросетей
- Узнаете, что такое LLM (большие языковые модели) сети, и как с ними работать
- Научитесь работать с нейросетью в облаке
- Поймете процесс деплоя (развертывания) в DL
Трек NLP (обработка естественного языка, текстов)
автор:
Александр Шабалин
Продолжительность:
8 недель
Финальный проект:
Создание чат-бота с дообученной генеративной моделью
- Узнаете, чем отличаются задачи обработки текстов от других задач DL
- Изучите структуру решения задач обработки текстов
- Поймете принципы кодирования слов
- Узнаете простейшие методы решения задач классификации и их недостатки
- Научитесь решать простейшие задачи классификации
- Поймете отличия задач генерации текста от классификации
- Изучите устройство n-gram модели и ее недостатки
- Узнаете, как устроены рекуррентные сверточные сети
- Узнаете все о недостатках RNN и о том, как нивелировать их с помощью LSTM
- Освоите различные методы сэмплирования для разных ситуаций
- Изучите различные способы уменьшения размеров модели и поймете, как применять их на практике
- Узнаете, чем BERT и GPT отличаются от Трансформера
- Научитесь решать задачи превода текста
- Поймете, чем дообучение лучше обучения с нуля
- Узнаете, чем отличаются способы дообучения
- Научитесь применять предобученные модели для решения downstream задач (задач, для которых дообучается или используется предобученная модель)
- Познакомитесь со свойствами больших предобученных моделей
- Научитесь дообучивать модели в парадигме PEFT
- Поймете отличия языкового моделирования от задач типа sq2seq
- Изучите ценность механизма внимания
- Вникнете в суть архитектуры трансформера
- Поймете причины ограничения длины контекста трансформерных моделей
- Изучите способы уменьшения сложности применения модели
- Узнаете, какие существуют способы увеличения длины контекста
- Научитесь увеличивать длину контекста предобученной модели
Трек computer vision (компьютерное зрение)
автор:
Анастасия Белозерова
Продолжительность:
12 недель
Финальный проект:
Построение системы распознавания автомобильных номеров
- Поймете, как работает камера, создается и хранится изображение в компьютере
- Изучите классические методы обработки изображений и объектов на них
- Разберетесь, что такое якоря и как на их основе строятся предсказания детекторов
- Узнаете, что у детекторов называется головой, а что шеей
- Кроме того, освоите безъякорные методы детектирования, в том числе трансформерный - DETR
- Узнаете, откуда взялось уже 19 версий YOLO детекторов и почему все используют именно их
- Поймете, как формулируются и оцениваются задачи классификации
- Разберетесь, как устроены архитектуры сверточных нейронных сетей (ResNet, MobileNet, EfficientNet) и чем они отличаются
- Узнаете, что такое нейронный поиск архитектур и как с его помощью были подобраны лучшие современные сети
- Узнаете, из чего состоит пайплайн распознавания лиц
- Поймете, как могут формулироваться задачи FaceRec (распознавания лиц)
- Разберетесь, в чем отличие обучения сетей для извлечения дескрипторов от обучения сетей классификации
- Узнаете, что такое Re-Identification (повторная идентификация)
- Познакомитесь со всеми важными гиперпараметрами обучения и их влиянием на финальную точность сети
- Освоите методы регуляризации обучения и продвинутые техники аргументации данных
- Познакомитесь с различными типами трекинга и метриками, с помощью которых оценивают качество MOT - Multiple Object Tracking (одновременное отслеживание нескольких объектов)
- Разберетесь, как устроен SORT и при чем тут фильтр Калмана
- Рассмотрите более продвинутые МОТ-трекеры: Deep SORT, FairMOT, ByteTrack, BoT-SORT
- Изучите архитектуру Transformer и её приложение в CV - Vision Transformer (ViT)
- Освоите классификация с нуля (zero-shot) с CLIP моделями
- Узнаете, зачем нам нужен Self-Supervised Learning (самообучение)
- Познакомитесь с важнейшими методами SSL: BYOL, MAE, DINO
- Разберетесь, какие есть Grounded (контекстно-обоснованные) модели и как по текстовому запросу решать задачи детекции и сегментации
- Углубите свои знания по семантической сегментации и кроме UNet начнете применять и другие архитектуры
- Узнаете, как устроена модель Segment Anything (SAM) и как работать с промпт-сегментаций
- Поймете, какие составные части есть в задаче OCR
- Изучите известные модели для детекции и распознавания текста (CRAFT, CRNN)
- Познакомитесь с фреймворками для OCR
- Поймете, чем задача детекции отличается от остальных и как устроены метрики для оценки качества детекторов
- Познакомитесь с two-stage подходами R-CNN семейства, в том числе с Mask R-CNN, которая решает задачу сегментации отдельных объектов (instance segmentation)
- Изучите генеративно-состязательные сети, их принципы работы и лучшие современные модели
- Познакомитесь с диффузионным подходом в генерации и его возможностями
Инфраструктуру для студентов во время обучения обеспечивает крупнейший независимый провайдер сервисов ИТ-инфраструктуры в России
кто будет помогать в обучении //
Всегда готовы поддержать, приободрить и помочь в решении организационных вопросов
Кураторы
Виртуальный помощник на базе ChatGPT ответит на любые вопросы из области анализа данных и программирования
Чат-бот толя
Помогают справиться с задачами, делятся опытом и подталкивают к правильному решению
Эксперты
Документы после выпуска //
> Упаковывайте полученный опыт в портфолио
> Получайте сертификаты на русском и английском языках
karpov.courses помогает подготовиться к поиску работы
Первое место работы после обучения — первый шаг к блестящей карьере, и важно сделать этот шаг правильно.
3 месяца
средний срок успешного трудоустройства при соблюдении рекомендаций карьерных консультантов
74 % студентов
нашли работу благодаря карьерному сопровождению
На карьерном курсе расскажем все о поиске работы
➝
Дадим индивидуальные подробные рекомендации для улучшения резюме — опытом поделятся действующие специалисты управления персоналом ИТ-компаний. Подскажем, как подготовить сопроводительное письмо, портфолио и самопрезентацию
➝
Будем поддерживать и отвечать на вопросы о рынке труда 5/2 в Карьерном чате в Telegram
➝
Будем делиться в чате актуальными каналами для поиска работы и вакансиями от компаний-партнеров
➝
Пригласим на все мероприятия и разборы резюме в Карьерном чате
➝
Доступ к Карьерному чату и Карьерному курсу остается у вас навсегда — вы в любой момент сможете обратиться за поддержкой
→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере науки о данных (Data Science)
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу первичному отбору резюме специалистами управления персоналом)
→ чем отличаются разные роли в сфере науки о данных (Data Science)
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу первичному отбору резюме специалистами управления персоналом)
→ как искать работу на текущем рынке
→ чем отличаются разные роли в сфере науки о данных (Data Science)
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу первичному отбору резюме специалистами управления персоналом)
→ чем отличаются разные роли в сфере науки о данных (Data Science)
→ на что делать акценты в резюме и сопроводительном письме
→ какие вопросы могут задать техническом собеседовании
→ как подготовиться к HR-скринингу первичному отбору резюме специалистами управления персоналом)
авторы курса //
Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB
- Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB. Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ). Выпускник школы анализа данных от Яндекса.
- Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года
Нерсес Багиян
Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB
Руководитель команды по машинному обучению
- Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
- Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.
Алексей Биршерт
Руководитель команды по машинному обучению
Исследователь в Центре глубинного обучения и байесовских методов
- лектор курса по NLP на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ
- занимается исследованием применения диффузионных моделей для текста в Bayes Group
- студент аспирантской школы по компьютерным наукам, специализация «Искусственный интеллект и машинное обучение»
Александр Шабалин
Исследователь в Центре глубинного обучения и байесовских методов
Старший разработчик, бывший бэкенд-разработчик в Яндекс
- Работал инженером машинного обучения в Райффайзенбанке, занимался обработкой данных, построением моделей и автоматизацией проектов машинного обучения. Сейчас работает старшим разработчиком.
- Преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.
Алексей Кожарин
Старший разработчик, бывший бэкенд-разработчик в Яндекс
Руководитель исследовательских проектов в Vision Lab
- выпускница ФУПМ МФТИ & Skoltech
- 6 лет опыта в Computer Vision
- работала в Samsung R&D, Huawei Research
- вела семинары по DL в Ozon Masters
- читала курс по CV на ФКН ВШЭ (МОВС)
- академ. лид курса по CV в Центральном Университете
анастасия белозерова
Руководитель исследовательских проектов в Vision Lab
Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB
- Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB. Преподаватель машинного обучения на Факультете компьютерных наук Высшей школы экономики (ФКН НИУ ВШЭ). Выпускник школы анализа данных от Яндекса.
- Ранее прошёл путь от стажера до старшего аналитика в Яндекс. Маркете за 2 года
Нерсес Багиян
Руководитель направления продвинутой аналитики в Raiffeisen CIB
Руководитель команды по машинному обучению
- Занимается построением моделей динамического ценообразования в корпоративно-инвестиционном подразделении Райффайзенбанка.
- Ранее работал в научной лаборатории при ФКН НИУ ВШЭ. Как научный сотрудник занимался исследованиями на тему анализа естественного языка и мультиязычных языковых моделей.
Алексей Биршерт
Руководитель команды по машинному обучению
Исследователь в Центре глубинного обучения и байесовских методов
- лектор курса по NLP на ПМИ ФКН НИУ ВШЭ
- занимается исследованием применения диффузионных моделей для текста в Bayes Group
- студент аспирантской школы по компьютерным наукам, специализация «Искусственный интеллект и машинное обучение»
Александр Шабалин
Исследователь в Центре глубинного обучения и байесовских методов
Старший разработчик, бывший бэкенд-разработчик в Яндекс
- Работал инженером машинного обучения в Райффайзенбанке, занимался обработкой данных, построением моделей и автоматизацией проектов машинного обучения. Сейчас работает старшим разработчиком.
- Преподавал в МФТИ курсы по продвинутому программированию на Python и алгоритмам.
Алексей Кожарин
Старший разработчик, бывший бэкенд-разработчик в Яндекс
Руководитель исследовательских проектов в Vision Lab
- выпускница ФУПМ МФТИ & Skoltech
- 6 лет опыта в Computer Vision
- работала в Samsung R&D, Huawei Research
- вела семинары по DL в Ozon Masters
- читала курс по CV на ФКН ВШЭ (МОВС)
- академ. лид курса по CV в Центральном Университете
анастасия белозерова
Руководитель исследовательских проектов в Vision Lab
стоимость обучения >>
База Deep Learning + CV (Глубокое обучение: компьютерное зрение)
База Deep Learning + NLP (Глубокое обучение: обработка текста)
Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
5 204 ₽ / мес.
В РАССРОЧКУ ОТ:
5 204 ₽ / мес.
В РАССРОЧКУ ОТ:
при рассрочке на 24 месяца
при рассрочке на 24 месяца
89 000 ₽
ОДНИМ ПЛАТЕЖОМ:
89 000 ₽
ОДНИМ ПЛАТЕЖОМ:
Оплачивайте курс так, как удобно: единовременно со скидкой до 16% или в рассрочку
Беспроцентная рассрочка или оплата частями от наших партнёров:
Получите нужные навыки и развивайтесь в профессии — обучение может оплатить ваш работодатель
Повышайте квалификацию за счёт компании
Можно вернуть до 13% от стоимости обучения
Налоговый вычет
Если за две недели курс вам не подойдёт, вернем полную стоимость. Позже — за вычетом пройденных уроков
Не подойдёт — вернём оплату
Выберите удобный срок рассрочки на этапе оплаты — от 4 до 24 месяцев
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Мы свяжемся с вами для того, чтобы ответить на все вопросы по ней.
Регистрация на образовательной платформе
Для оплаты курса вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Регистрация на образовательной платформе
Для оплаты курса вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Вопросы и ответы >>
Стать специалистом в области глубокого обучения с нуля — задача непростая, но вполне посильная. Если у вас уже есть знакомство с основами Machine Learning (машинного обучения), это станет прочным фундаментом, позволяющим быстрее погрузиться в сложные темы и эффективнее усваивать материал
Желательно обладать базовыми знаниями высшей математики и линейной алгебры, а также уверенно пользоваться языком Python. Полезным будет понимание принципов работы моделей машинного обучения. Наиболее комфортно будет тем, кто уже трудится в роли ML-инженера и стремится расширить свой профессиональный горизонт.
Для просмотра материалов подойдет любое устройство с доступом в интернет, но для практики потребуется персональный компьютер или ноутбук. Особые требования к производительности не предъявляются — вся ресурсоемкая работа будет выполняться на наших удаленных серверах. На старте обучения специальные программы устанавливать не обязательно — будут нужны только браузер и мессенджер «Пачка»
В среднем студенты уделяют учебе около 15 часов в неделю. Этого достаточно, чтобы проходить лекции и справляться с практическими заданиями. Однако, интенсивность нагрузки варьируется от модуля к модулю. Рекомендуем выделить больше времени на первые недели – когда вы войдете в учебный ритм, процесс станет заметно легче.
Да, Deep Learning Course разработан с учетом плотного графика. Вы сможете заниматься в удобное время и в комфортном темпе. Все лекции заранее записаны и поделены на короткие блоки – в среднем от 15 до 30 минут каждый.
Доступ выдается ко всем урокам сразу. Каждый урок включает видеоматериалы, текстовые конспекты и практические задачи. Если в ходе изучения возникнут трудности, вы всегда сможете обратиться за консультацией к нашей команде поддержки.
Программа построена с учётом требований рынка: вы будете выполнять проекты, близкие к реальным задачам индустрии. В рамках обучения deep learning вы подготовите портфолио, а карьерный центр помогает с составлением резюме и подготовкой к собеседованиям в области глубокого обучения. Многие выпускники находят работу уже во время учёбы или в течение 2–3 месяцев после финала.
Предусмотрена помесячная рассрочка без переплаты или оплата частями. Инвестиции в deep learning быстро окупаются за счёт высокой востребованности специалистов по нейронным сетям — подробные условия уточняйте у менеджеров.
Deep engineering фокусируется на проектировании, обучении и оптимизации сложных нейронных сетей (трансформеры, сверточные и рекуррентные архитектуры) для задач вроде компьютерного зрения, обработки естественного языка или генеративных моделей. В то время как ML-инженер чаще работает с более широким спектром алгоритмов (линейная регрессия, деревья решений, классический ML). Глубокое обучение требует углублённого понимания градиентного спуска, функций активации и методов регуляризации, что и даёт программа курса.
* Pytorch финансируется компанией Meta. Компания Meta Platforms Inc. по решению Тверского районного суда города Москвы от 21.03.2022 признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена.