Deep Learning

Повторим с вами необходимые области математики: теорию информации, теорию вероятности, линейную алгебру и основы анализа.
Изучим основные библиотеки и фреймворки для машинного обучения работы с нейронными сетями: от NumPy до TensorFlow.
Решим классические задачи глубокого обучения по всем основным направлениям: "Компьютерное зрение", "Обработка естественных языков", "Обучение с подкреплением", "Генеративные сети".

После прохождения курса вы:

Сможете пройти собеседование на должность Junior Deep Learning Engineer;
Научитесь решать задачи машинного обучения с помощью нейронных сетей, такие как: генерация рукописных цифр, самообучающийся бот для игры в крестики-нолики, классификация изображений и т. д.;
Будете знать теорию, необходимую для прохождения продвинутых курсов.

Карта курсов направления Data Science в OTUS

Научитесь работать с нейронными сетями с использованием фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras

Изучите теорию и практику по таким важным направлениям Deep Learning, как Computer Vision, NLP, обучение с подкреплением

Самый современный материал про глубокое обучение

Программа подготовлена признанным экспертом по глубокому обучению