Логотип КурсесТоп

Курсы по нейронным сетям в Хабаровске с нуля

3
добавить курс
по рейтингу

Онлайн курсы

Специалист по нейронным сетям  
Skillfactory
Рейтинг
4.80
Длительность
2 года
Цена
208 440 ₽
Рассрочка
5 790 ₽
Выборы5 за апрель
Выборы5 за апрель
Обучение на практике
Стажировка в компаниях-партнёрах
Учёба в своём темпе
Выгодный
Курс по нейронным сетям  
Skillfactory
Рейтинг
4.70
Длительность
10 недель
Цена
43 200 ₽
Рассрочка
-
Выборы4 за апрель
Выборы4 за апрель
Реальные кейсы
Командное соревнование
Направление на трудоустройство
Компьютерное зрение  
OTUS
Рейтинг
4.60
Длительность
4 месяца
Цена
50 000 ₽
Рассрочка
-
Выборы4 за апрель
Выборы4 за апрель
Индивидуальный выпускной проект
Доступ к курсу навсегда
Опыт решения различных задач

Нейронные сети онлайн обучение для начинающих

Специалист по нейронным сетям

Специалист по нейронным сетям

Skillfactory
Цена курса
208 440 ₽  
В рассрочку
5 790 ₽
21 отзыв

Освойте самую востребованную профессию в анализе данных Работайте удалённо из любой точки мира Проектируйте и обучайте ML-модели, включая нейронные сети Зарабатывайте от 180 000 ₽
Длительность
2 года
Сложность
С нуля
Документ об окончании
Сертификат
Обучение на практике
Стажировка в компаниях-партнёрах
Учёба в своём темпе

Вам подойдет курс по созданию нейронных сетей, если вы

Новичок

Программа рассчитана на обучение науке о данных с нуля. Вы начнете с SQL и Python, получите необходимые знания по математике, статистике и теории вероятности, освоите технологии ML и сможете применить их на практике.

Программист

Вы программируете на Python и столкнулись с задачами, в которых необходимо задействовать алгоритмы машинного и глубокого обучения. На курсе вы освоите продвинутое машинное обучение, создадите и обучите рекомендательную систему и несколько нейронных сетей.

Аналитик

Вы узнаете, какие задачи решает машинное обучение, примените основные методы предобработки данных. Научитесь обучать модели, делать прогнозы и применять это для решения бизнес-задач.

Вы научитесь

  1. Программировать на Python и использовать этот язык для анализа и обработки данных
  2. Управлять данными в базах данных на языке SQL, а также работать с данными, представленными в специальных форматах
  3. Получать данные из разных источников: базы данных, файлы, интернет
  4. Проводить разведывательный анализ и проверку гипотез с помощью Python
  5. Работать с моделями и алгоритмами машинного обучения и решать на их основе практические задачи

Уже к середине курса вы сможете

  • Разработать модель предсказания кредитного рейтинга
  • Создать систему рекомендаций подходящих товаров при покупке
  • Решить задачу классификации спама SMS-сообщений
  • Построить модель для увеличения продаж в розничном бизнесе
  • Эффективный формат онлайн-обучения

Занимайтесь в своем темпе

Наши курсы ориентированы на тех, кто работает и хочет сам регулировать нагрузку. Занимайтесь без отрыва от работы и выделяйте на учебу столько времени, сколько есть прямо сейчас (15 минут или 2 часа в день).

20% обучения — интересная и важная теория

Теория разбита на короткие блоки, после которых обязательно идет практика.

Вы смотрите короткие видео, изучаете текстовые материалы и приступаете к заданиям, чтобы закрепить знания.

80% обучения — практика в разных форматах

Для развития навыков у нас есть 5 видов практики: тренажеры, тесты, домашние задания, проекты и хакатоны. Разнообразие форматов помогает усваивать знания максимально эффективно.

Менторы и координаторы помогут дойти до конца

Все менторы — опытные практики из IT-индустрии. Они дают качественную обратную связь на задания, отвечают на вопросы и помогают студенту достичь своих целей во время обучения. Выпускники оценивают менторскую поддержку на 9,1 балла из 10.

Координаторы постоянно на связи, чтобы решить любой организационный вопрос. Их задача — мотивировать студентов и помочь пройти курс до конца.

Фокус на подготовке к трудоустройству

Вы тренируетесь на кейсах компаний, а также делаете проекты для реальных заказчиков в команде. Помогаем оформить резюме и подготовиться к собеседованиям.

Программа

«Курса по нейронным сетям»

БАЗА

  1. Блок 0.Введение
  2. Проектирование разработки
  3. Работа с данными
  4. Подгрузка данных
  5. Статистический анализ данных
  6. Введение в машинное обучение

ОСНОВНОЙ БЛОК

  1. Математика и машинное обучение. Часть 1
  2. Математика и машинное обучение. Часть 2
  3. ML в бизнесе

УРОВЕНЬ PRO

  1. Трек ML
  2. Deep Learning и нейронные сети
  3. Введение в Data Engineering

Курс по нейронным сетям

Курс по нейронным сетям

Skillfactory
Цена курса
43 200 ₽  
В рассрочку
-
21 отзыв

По итогам курса вы: Научитесь применять алгоритмы Deep Learning для решения бизнес-задач Углубите знания Data Science Обучите 7 нейронных сетей Поучаствуете в командных соревнованиях на Kaggle
Длительность
10 недель
Сложность
С нуля
Документ об окончании
Сертификат
Реальные кейсы
Командное соревнование
Направление на трудоустройство

Для кого курс

  • Для специалистов Data Science.
  • Для разработчиков, знакомых с основами ML.
  • Самая востребованная технология искусственного интеллекта.

Машинное обучение — одна из самых быстрорастущих областей знаний. Инвестиции в машинное обучение вырастут в 5#nbspраз в течение ближайших 3#nbspлет. И Deep Learning — это передовая данной индустрии.

Вы сможете пройти этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.

Курс познакомит вас с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими.

Программа курса

  1. Введение в искусственные нейронные сети
  2. Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
  3. Сверточные нейронные сети
  4. Оптимизация нейронной сети
  5. Transfer learning & Fine-tuning
  6. Обработка естественного языка (NLP)
  7. Сегментация и Детектирование объектов
  8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
  9. What's next? Продвинутые нейронные сети

Преимущества курса

  • Для обучения Deep Learning вам понадобится знание Python и базовое понимание машинного обучения. Курс предназначен для людей, которые решили углубить свои знания в области Data Science.
  • Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей. Используйте силу Machine Learning для решения задач бизнеса!
  • Курс даст полное понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.

Как проходит обучение

  1. Слушаете лекции преподавателей. Вы сможете проходить обучение онлайн из любой точки планеты. Новые модули будут открываться раз в неделю.
  2. Выполняете практические задания. Все практические задачи — реальные кейсы и задачи по применению алгоритмов Deep Learning для задач бизнеса.
  3. Помощь преподавателя и коллектива. Вы будете получать поддержку наставников и постоянно общаться со своими сокурсниками в закрытых каналах в Slack.
  4. Выпускной хакатон. В конце курса вас ждет командное соревнование, в котором вы сможете применить все полученные навыки.

На курсе обучение не заканчивается

  • Портфолио. Самостоятельное реализованные проекты в ваше резюме/портфолио.
  • Развитие карьеры и бизнеса. Консультации с ментором в течение обучения
  • Резюме 10% лучших студентов направляем партнерам.
  • Сертификат школы SkillFactory. Сертификат о прохождении курса, при необходимости на английском языке.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение

OTUS
Цена курса
50 000 ₽  
В рассрочку
-
18 отзывов

Что даст вам этот курс Вы освоите принципы машинного обучения в области компьютерного зрения и сможете решать индустриальные задачи, используя открытые датасеты. По ходу курса вы обучите нейросети для решения задач: классификации и сегментации изображений детекции объектов на изображениях отслеживания объектов на видео обработки трехмерных сцен порождения изображений и атаки на обученные модели нейронных сетей Также вы научитесь пользоваться основными фреймворками для создания нейросетей: PyTorch, TensorFlow и Keras.
Длительность
4 месяца
Сложность
С нуля
Документ об окончании
Сертификат
Индивидуальный выпускной проект
Доступ к курсу навсегда
Опыт решения различных задач

Для кого этот курс?

Для специалистов в сфере Machine Learning, которые:

Хотят специализироваться на Компьютерном зрении

Уже используют практики Deep Learning и хотят расширить и систематизировать знания

Курс позволит переключиться с классических задач машинного обучения, таких как кредитный скоринг, оптимизация CTR, детекция фрода и т.д, и попасть в развивающуюся область Data Science, где сейчас происходит все самое интересное и открываются новые карьерные горизонты. Обучение даст вам необходимые компетенции, чтобы претендовать на специальности, требующие профессиональных навыков разработки систем компьютерного зрения. В разных компаниях специальности называются по-разному, самые распространенные варианты: Deep learning engineer, Computer Vision Engineer, AI Research Engineer [Computer Vision, Machine Learning], программист-исследователь, Deep Learning/Computer Vision.

Чем курс отличается от других?

  • Подготовка к решению боевых задач: как запустить нейросеть в облаке и адаптировать модель под разные платформы
  • Завершенная проектная работа, которую можно добавить в портфолио
  • Углубленные знания и современные подходы к технологиям Computer vision
  • Веселые примеры, фонтан идей и вселенные киберпанка на кончиках пальцев — 4 месяца пролетят на одном дыхании!

Во время курса вы:

  • Будете работать с открытыми датасетами для различных задач Computer Vision
  • Разберетесь в принципах работы и вариантах сверточных и пулинг-слоев, в том числе, специфических для задач детекции и сегментации объектов.
  • Научитесь применять механизм внимания в сверточных сетях.
  • Узнаете, какие идеи лежат в основе современных сверточных сетей (MobileNet, ResNet, EfficientNet, etc.)
  • Разберетесь в DL-подходах к детекции объектов - изучите семейство R-CNN, реалтайм-детекторы: YOLO, SSD. А также реализуете детектор объектов самостоятельно.
  • Научитесь решать задачу Deep Metric Learning с помощью сиамских сетей. Узнаете, что такое triplet loss, angular loss.
  • Получите опыт в решении задачи сегментации изображений: U-Net, DeepLab.
  • Научитесь применять fine tuning, transfer learning и собирать собственные датасеты для задач object detection и Image segmentation, metric learning.
  • Будете работать с генеративными состязательными сетями. Поймете, как можно использовать GANs для состязательных атак и как реализовать super resolution GANs.
  • Научитесь запускать модели на сервере (tensorflow serving, TFX). Познакомитесь с фреймворками для оптимизации нейросетей для инференса на мобильных/embedded-устройствах: Tensorflow Lite, TensorRT.

Необходимые знания:

  • Основы мат. анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и мат. статистики, метод обратного распространения.
  • Основы программирования на Python.
  • Знания, как устроены базовые архитектуры и слои нейронных сетей (сверточные/рекуррентные сети, батч-нормализация, сиамские сети и т. д.).

Программа обучения:

  1. От основ к современным архитектурам
  2. Детекция, классификация, сегментация
  3. Трансформеры, генеративные модели, работа с 3D и видео
  4. Проектная работа
  5. Выпускной проект

В течение всего курса вы будете работать над индивидуальным проектом.

Будет предложено несколько вариантов на выбор:

  1. Удаление объектов с фото
  2. Выделение описания фото из текста
  3. Поиск/удаление брендов на фото/видео
  4. Генерация персонального аватара в заданном стиле
  5. Озвучивание видео
  6. Ваш проект на выбор

Процесс обучения:

Обучение проходит в формате вебинаров (онлайн). Слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволят применять на практике полученные во время вебинаров знания. По каждому домашнему заданию преподаватель дает развернутый фидбек. Преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой на протяжении всего курса, т. е. в процессе обучения слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по материалам лекций и домашних заданий.

После обучения вы:

  • получите материалы по всем занятиям (видеозаписи занятий, презентации, примеры кодов);
  • научитесь решать задачи компьютерного зрения;
  • подготовите портфолио;
  • получите сертификат об окончании курса.

Описание

Теги