Где работают специалисты по программированию глубоких нейронных сетей 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. Программа курса Введение в искусственные нейронные сети Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras) Создаем модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras Сверточные нейронные сети Распознаем изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети Оптимизация нейронной сети Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля Transfer learning & Fine-tuning Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений Обработка естественного языка (NLP) Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python Сегментация и Детектирование объектов Проектируем нейронную сеть для сегментации и обучаем нейросеть решать задачу детекции Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) Создаем агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма What's next? Продвинутые нейронные сети Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаем нейросеть GAN для генерации изображений
