> 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
4 МЕСЯЦа
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, Тинькофф 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?
База DL: основы глубинного обучения нейросетей
Выделение закономерностей
Построение нейросетей
Оптимизация нейросетей
Основы NLP/CV/Audio Analysis
1
2
Natural Language Processing (NLP)
3
Обработка текста
Архитектура модели «Трансформер»
Дообучение нейросетей
Решение задач NLP
4
Начнете погружаться в тему DL, поймете, как обучаются нейросети, научитесь создавать тензоры
Научитесь собирать нейросеть из слоев и проводить с ней различные операции
2
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
3
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
4
Computer Vision (CV)
1
В разработке
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
Трек NLP
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
- Познакомитесь со свойствами больших предобученных моделей
- Научитесь дообучивать модели в парадигме PEFT
- Поймете отличия языкового моделирования от seq2seq задач
- 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: в разработке
Трек Audio Analysis: в разработке
Инфраструктуру для студентов во время обучения обеспечивает крупнейший независимый провайдер сервисов IT-инфраструктуры в России.
Ваше резюме после курса >
МАРИЯ ОСТРИКОВА
NLP-инженер
Обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML)
Понимаю основные концепции NLP и ML, включая техники обработки текста, классификации, извлечения информации, генерации текста и многое другое.
Языки программирования
Хорошо владею Python и библиотеками для NLP — PyTorch*, NumPy, Pandas, Matplotlib, sklearn + XGBoost / LightGBM / CatBoost, Transformers и т. п.
Читать далее >>>
Python
Pytorch*
Transformer
Pymorphy
Владею инструментами:
Sklearn
Fasttext
Nltk
Gensim
Huggingface
от 100 000 ₽
Желаемая зарплата
Высокоуровневый язык программирования — эффективный, простой, универсальный и потому широко используемый в разных сферах.
Коллекция готовых предварительно обученных Deep Learning моделей.
Модель машинного обучения, которая использует механизм внимания для повышения скорости обучения.
Нейросетевая модель, содержащая предобученные готовые векторные представления слов.
Один из наиболее распространенных инструментов Python, используемый для решения задач Data Science и Machine Learning.
Один из фреймворков языка программирования Python, предназначенный для машинного обучения.
Одна из библиотек Python, которую можно использовать в любом приложении для обработки естественного языка.
Библиотека с открытым исходным кодом на Python, предназначенная для тематического моделирования.
Одна из библиотек Python, предназначенная для морфологического анализа.