Специалист по глубокому обучению

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Специалист по глубокому обучению» от Нетология - netology.ru

1. Высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.
2. При успешной защите итогового проекта вы получите документ, который сможете добавить к резюме и показать при устройстве на работу.
3. Если вы действующий аналитик, разработчик или data scientist, вам подойдёт курс «ML-инженер: курс для ИТ-специалистов».
4. Весь цикл разработки или дополнительная профильная ниша в одной из сфер глубокого обучения — решать вам.
5. Создание нейросетей, применение Transfer Learning и глубокого обучения (Deep Learning).
6. Применение нейронных сетей, рекуррентных сетей и механизмов внимания для задач NLP.
7. Применение линейной алгебры и теории вероятностей в ML.
8. Это помогает решать задачи, недоступные обычным алгоритмам, например, узнавание пешеходов на пути роботов-доставщиков или распознавание речи голосовым помощником.
9. Специалист по глубокому обучению (deep learning) создаёт модели, которые распознают лица и объекты, понимают речь, генерируют тексты и изображения.
10. Язык запросов к реляционным базам данных, который позволяет выполнять операции с данными: добавлять, изменять или извлекать информацию из таблиц.

Чему вы научитесь

• Освоите и сможете применять: это помогает решать задачи, недоступные обычным алгоритмам, например, узнавание пешеходов на пути роботов доставщиков или распознавание речи голосовым помощником.
• Освоите и сможете применять: специалист по глубокому обучению (deep learning) создаёт модели, которые распознают лица и объекты, понимают речь, генерируют тексты и изображения.
• Освоите и сможете применять: язык запросов к реляционным базам данных, который позволяет выполнять операции с данными добавлять, изменять или извлекать информацию из таблиц.
• Научитесь применять нейронных сетей, рекуррентных сетей и механизмов внимания для задач nlp.
• Научитесь применять линейной алгебры и теории вероятностей в ml.