Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
Найти похожие
на AliExpress
в Джум
+
Описание
Программа «Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в мультидоменной среде.
Характеристики
- Дополнительная категория300
- Цена по скидке93450
- Оплата в рассрочку24
- Ежемесячная цена5467
- Продолжительность4
- ПланПогрузитесь в тему Deep Learning. Изучите методы обучения глубоких нейросетей. Получите хорошую базу в области глубокого обучения (DL) для дальнейшего освоения темы на курсе.
- ПланПоймете принципы сборки нейросети. Научитесь работать с функциями потерь в PyTorch. Узнаете, как выстроить процесс обучения нейронной сети в рамках конвейера глубинного обучения (пайплайна DL).
- ПланОсвоите разные методы оптимизации. Узнаете, что такое эксперименты DL. Научитесь решать задачи классификации табличных данных.
- ПланНачнете знакомиться с задачами CV. Узнаете, как работать с изображениями, используя нейросети. Изучите концепт GAN.
- ПланПознакомитесь с задачами NLP (обработка текстов). Поймете, как работать с текстом. Начнете изучение рекуррентных нейросетей.
- ПланУзнаете, что такое LLM (большие языковые модели) сети, и как с ними работать. Научитесь работать с нейросетью в облаке. Поймете процесс деплоя (развертывания) в DL.
- ПланУзнаете, чем отличаются задачи обработки текстов от других задач DL. Изучите структуру решения задач обработки текстов. Поймете принципы кодирования слов.
- ПланУзнаете простейшие методы решения задач классификации и их недостатки. Научитесь решать простейшие задачи классификации.
- ПланПоймете отличия задач генерации текста от классификации. Изучите устройство n-gram модели и ее недостатки. Узнаете, как устроены рекуррентные сверточные сети.
- ПланУзнаете все о недостатках RNN и о том, как нивелировать их с помощью LSTM. Освоите различные методы сэмплирования для разных ситуаций.
- ПланИзучите различные способы уменьшения размеров модели и поймете, как применять их на практике.
- ПланУзнаете, чем BERT и GPT отличаются от Трансформера. Научитесь решать задачи превода текста.
- ПланПоймете, чем дообучение лучше обучения с нуля. Узнаете, чем отличаются способы дообучения. Научитесь применять предобученные модели для решения downstream задач (задач, для которых дообучается или используется предобученная модель).
- ПланПознакомитесь со свойствами больших предобученных моделей. Научитесь дообучивать модели в парадигме PEFT
- ПланПоймете отличия языкового моделирования от seq2seq задач. Изучите ценность механизма внимания. Вникнете в суть архитектуры трансформера.
- ПланПоймете причины ограничения длины контекста трансформерных моделей. Изучите способы уменьшения сложности применения модели. Узнаете, какие существуют способы увеличения длины контекста. Научитесь увеличивать длину контекста предобученной модели.
- Формат обученияСамостоятельно
- Есть вебинарыfalse
- Есть домашние работыtrue
- Есть видеоурокиtrue
- Есть текстовые урокиtrue
- Есть тренажерыtrue
- Есть сообществоtrue
- СложностьДля новичков
- Тип обученияКурс
- Есть бесплатная частьfalse
- Результат обученияСертификат
- Часы в неделю15
- Наименование Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
- Категория Программирование/Машинное обучение
- Продавец Karpov.courses
- Актуальность 17.10.2026
Еще в этой категории
Другие интернет-магазины
