Инженер по глубокому обучению нейросетей

Курс «Основы глубокого обучения нейросетей» предназначен для специалистов по Data Science и лиц с техническим бэкграундом, имеющих опыт программирования на Python, навыки анализа данных, знания классического машинного обучения и базовую математическую подготовку. Программа охватывает ключевые архитектуры нейронных сетей: MLP, RNN, LSTM, CNN и Transformers.

Обучение включает сборку и обучение моделей в фреймворке PyTorch, предобработку и аугментацию текстовых, визуальных и аудио данных. Участники изучают функции ошибок, градиентный спуск, обратное распространение ошибки, гиперпараметры, оптимизаторы и методы устранения переобучения. Практика направлена на создание полносвязных сетей, реализацию задач автодополнения текста, распознавание изображений, разработку моделей для фармпроизводства и мультимодальных систем для анализа калорийности блюд.

Длительность программы составляет 2 месяца. Обучение проходит с использованием виртуальных машин с GPU и включает 4 практические работы с обратной связью от экспертов. По итогам выдается удостоверение о повышении квалификации.