PYNN: введение в нейронные сети на PYTHON: Повышение квалификации

Практический курс Введение в нейронные сети на Python предназначен для получения следующих знаний и навыков: понять, что такое нейросети, машинное обучение и искусственный интеллект; освоить принципы функционирования нейронных сетей; знать, как эффективно использовать нейросетевые модели в...
IT: Для программистов и IT-специалистовIT: Для программистов и IT-специалистов / Информационные системы и технологии
Коммерсант логоКоммерсант
Дата уточняется
24 часа
Онлайн
от 45 000 ₽

Анонс программы

Практический курс Введение в нейронные сети на Python предназначен для получения следующих знаний и навыков: понять, что такое нейросети, машинное обучение и искусственный интеллект; освоить принципы функционирования нейронных сетей; знать, как эффективно использовать нейросетевые модели в бизнесе; разобраться с математическими основами нейронных сетей; освоить базовые методы работы с нейросетевыми алгоритмами; обрабатывать датасеты для подготовки к моделированию; научиться строить собственные модели нейронных сетей; интерпретировать результаты моделирования.

Целевая аудитория

Для аналитиков, разработчиков программного обеспечения, руководителей и специалистов по работе с большими данными.

Преподаватель

Николай Комиссаренко

Описание Программы

  1. Простейшие нейронные сети
    • Теоретическая часть: основные понятия; классификация задач, решаемых с помощью методов машинного обучения; виды данных, понятие датасета; полносвязные нейронные сети.
    • Практическая часть: первичный анализ датасета, предобработка данных, построение полносвязной нейронной сети.
  2. Простейшие нейронные сети
    • Теоретическая часть: основные понятия; классификация задач, решаемых с помощью методов машинного обучения; виды данных, понятие датасета; полносвязные нейронные сети.
    • Практическая часть: первичный анализ датасета, предобработка данных, построение полносвязной нейронной сети.
  3. Математические основы нейронных сетей
    • Теоретическая часть: метрики качества работы нейронной сети, градиентный спуск, алгоритм обратного распространения ошибки, эффект переобучения.
    • Практическая часть: тонкая настройка нейронной сети на примере задачи классификации изображений.
  4. Свёрточные нейронные сети
    • Теоретическая часть: параметры сверточных нейронных сетей, предобученные нейронные сети.
    • Практическая часть: использование предобученных нейронных сетей на примере задачи классификации изображений.
  5. Решение кейса: "Классификация изображений"
    • Теоретическая часть: построение набора данных, фильтрация и предобработка данных.
    • Практическая часть: решение кейса.
  6. Использование нейронных сетей в production
    • Теоретическая часть: сериализация/десериализация объектов в Python, фреймворк Flask.
    • Практическая часть: создание веб-сервиса на фреймворке Flask.

Курс Введение в нейронные сети представляет собой прикладные основы наиболее популярного метода Machine Learning, включая всю необходимую теорию и практику по этой области искусственного интеллекта. В программе рассмотрена математическая база современных нейросетевых алгоритмов. В курсе приведены базовые задачи, которые могут быть решены с помощью методов нейросетей: классификация изображений и другие прикладные кейсы распознавания образов. Большое внимание уделено практическому решению задач с использованием нейросетевых методов на языке Python. Курсы по нейронным сетям также содержат материалы по применению сверточных нейросетей в production, в т.ч. обучение нейронной сети и ее интеграция с другими программными алгоритмами.

На практике вы самостоятельно создадите собственную нейросеть, решив задачи классификации с помощью этой модели машинного обучения. В результате освоения программы курса вы овладеете основными навыками создания веб-сервисов на базе нейросетей и сможете выбрать наилучшую архитектуру нейросети для конкретной бизнес-задачи.

Особенности курса:

  1. Основное внимание направлено не на теорию, а на практику и применимость решений в реальном бизнесе.
  2. Вся теория подкреплена реальными данными из практики.
  3. В конце каждой темы вы получите задание на проверку усвоенного материала.
  4. По результатам выполнения практического задания каждый слушатель получит индивидуальный фидбек от преподавателя.

Успешно окончив курс Введение в нейронные сети в нашем лицензированном учебном центре, вы получите сертификат о повышении квалификации установленного образца.

Записаться на курс
PYNN: введение в нейронные сети на PYTHON: Повышение квалификации
45 000
Заполните контактные данные
Оставьте заявку, чтобы забронировать себе место.
Наш менеджер свяжется с вами и ответит на любые ваши вопросы.
Дата уточняется
24 часа
Онлайн
от 45 000 ₽