Курс по нейронным сетям

Кому предназначен курс

• Специалистам в области Data Science, желающим углубить практические навыки.
• Разработчикам, знакомым с основами машинного обучения, стремящимся расширить свои компетенции.

Этот курс входит в состав образовательной программы «Профессия Data Scientist».

Чему вы научитесь

• Осваивать программирование на Python для анализа и обработки данных.
• Извлекать информацию из различных источников — баз данных, файловых хранилищ и веб-ресурсов.
• Применять алгоритмы и модели машинного обучения для решения прикладных задач.

Что вы сможете делать уже к середине обучения

• Создавать модели, прогнозирующие кредитоспособность клиентов.
• Разрабатывать системы рекомендаций для подбора товаров в онлайн-магазинах.
• Проектировать модели, способствующие увеличению продаж в ритейле.

Содержание курса

• Основы искусственных нейронных сетей: постройка модели для распознавания рукописных цифр на Python.
• Фреймворки глубокого обучения (TensorFlow, Keras): создание системы распознавания изображений на базе FashionMNIST с использованием Keras.
• Сверточные нейронные сети: классификация изображений из набора CIFAR-10 с помощью сверточной архитектуры.
• Оптимизация нейросетей: повышение производительности и ускорение работы моделей предыдущего модуля.
• Transfer learning и fine-tuning: адаптация и дообучение сети ImageNET для решения задач классификации.
• Обработка естественного языка (NLP): построение сети для анализа текстовых данных.
• Сегментация и детектирование объектов: создание и обучение нейросети для распознавания и выделения объектов на изображениях.
• Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): разработка агента для игры в Pong с использованием алгоритма DQN.
• Перспективы развития: знакомство с продвинутыми архитектурами нейросетей и создание GAN для генерации изображений.