Анонс курса «Нейросети на практике: курс по глубокому обучению» (ГУАП, Раскопина А.С.)
Глубокое обучение - современный инструмент ИИ для решения сложных задач обработки изображений, текстов и временных рядов. Курс дает комплексное понимание нейронных сетей и практические навыки работы с PyTorch и TensorFlow. Программа предназначена для начинающих Data Scientist'ов, разработчиков и аналитиков, желающих освоить глубокое обучение. Курс включает 5 модулей: от основ нейросетей до современных архитектур (CNN, RNN, трансформеры) с акцентом на NLP и компьютерное зрение. Важной частью обучения является практическая работа: слушатели будут применять полученные знания для решения реальных задач на реальных данных. Итогом курса станет завершенный проект, демонстрирующий умение разрабатывать модели глубокого обучения. По окончании программы участники получат не только сертификат, но и готовые проекты для своего портфолио, что существенно повысит их конкурентоспособность на рынке труда в области искусственного интеллекта.
Глубокое обучение - современный инструмент ИИ для решения сложных задач обработки изображений, текстов и временных рядов. Курс дает комплексное понимание нейронных сетей и практические навыки работы с PyTorch и TensorFlow. Программа предназначена для начинающих Data Scientist'ов, разработчиков и аналитиков, желающих освоить глубокое обучение. Курс включает 5 модулей: от основ нейросетей до современных архитектур (CNN, RNN, трансформеры) с акцентом на NLP и компьютерное зрение. Важной частью обучения является практическая работа: слушатели будут применять полученные знания для решения реальных задач на реальных данных. Итогом курса станет завершенный проект, демонстрирующий умение разрабатывать модели глубокого обучения. По окончании программы участники получат не только сертификат, но и готовые проекты для своего портфолио, что существенно повысит их конкурентоспособность на рынке труда в области искусственного интеллекта.