Нейронные сети: как строить современные решения на основе методов глубокого обучения
⚡ Подписка на курсы OTUS!
Интенсивная прокачка навыков для IT-специалистов!
Подробнее

Курсы

Программирование
C++ Developer. Professional JavaScript Developer. Professional Android Developer. Professional Microservice Architecture React.js Developer JavaScript Developer. Basic PostgreSQL Программист С C++ Developer. Basic Team Lead PHP Developer. Professional Подготовка к сертификации Oracle Java Programmer (OCAJP) Алгоритмы и структуры данных Разработчик IoT C# Developer. Basic Unreal Engine Technical Game Design C# ASP.NET Core разработчик Python Developer. Professional Python Developer. Basic Node.js Developer iOS Developer. Professional Cloud Solution Architecture Kotlin Backend Developer Agile Project Manager Scala-разработчик Symfony Framework iOS Developer. Basic Супер-интенсив Azure Специализация Python Developer
Инфраструктура
Экспресс-курс по управлению миграциями (DBVC) Экспресс-курс «IaC Ansible» Microservice Architecture Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX Внедрение и работа в DevSecOps NoSQL Специализация Administrator Linux
-24%
Разработчик IoT Мониторинг и логирование: Zabbix, Prometheus, ELK MongoDB
-30%
DevOps практики и инструменты MS SQL Server Developer SRE практики и инструменты Administrator Linux. Advanced Infrastructure as a code Супер-интенсив "Tarantool" Специализация Network engineer
Корпоративные курсы
Экспресс-курс по управлению миграциями (DBVC) Экспресс-курс «IaC Ansible» Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX Внедрение и работа в DevSecOps NoSQL Spark Developer Экспресс-курс «CI/CD или Непрерывная поставка с Docker и Kubernetes» Game QA Engineer IT-Recruiter Enterprise Architect Node.js Developer Cloud Solution Architecture Agile Project Manager Супер-практикум по работе с протоколом BGP Infrastructure as a code Промышленный ML на больших данных Супер-интенсив Azure Руководитель поддержки пользователей в IT
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы Подписка
+7 499 938-92-02

Deep Learning

Курс для начинающих программистов, аналитиков и студентов технических специальностей, желающих разобраться с нуля, как строить современные решения на основе методов глубокого обучения.

Длительность обучения:

4 месяца

4 ак. часа в нед.

Что даст вам этот курс
  • 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

 

Нейронные сети — как дети: их можно научить чему угодно. Но нужно помнить и о трудностях, сопровождающих каждого родителя: неправильные методы обучения, недостаток хороших примеров или несоответствие архитектуры ребёнка поставленным задачам могут привести к непредсказуемым результатам.
Артур Кадурин
Преподаватель курса

Преподаватели

Антон Витвицкий
BOOST INC., Head of Computer Vision
Сергей Цыкин
ML Team Leader, Assaia
Иван Карпухин
Ведущий исследователь-программист в Тинькофф Банке
Влад Артемьев
Эмиль Богомолов
Артем Васильев
Ведущий Инженер Разработки ПАО Сбербанк
Фаррух Кушназаров
Ping'an- iTutorGroup, Sr. Data Scientist
Дмитрий Хизбуллин
Борис Цейтлин
Андрей Канашов
Data Scientist в OMD OM GROUP
Артур Кадурин
Директор ключевых исследовательских программ. Институт Искусственного Интеллекта
Эксперт по компьютерному зрению и глубокому обучению, дипломированный инженер-программист и кандидат физ-мат наук.

С 2012 по 2017 занимался распознаванием лиц в компании WalletOne, чьи решения поставлялись для бизнеса в странах Южной Африки и Европы. Участвовал в стартапе Mirror-AI, где руководил командой компьютерного зрения. В 2017 стартап прошел Y-combinator и получили инвестиции для создания приложения в котором пользователь может реконструировать свой аватар по селфи. В 2019 участвовал в британском стартапе Kazendi Ltd., в проекте HoloPortation. Цель проекта - реконструкция 3D-аватаров для очков дополненной реальности HoloLens. C 2020 руководит командой компьютерного зрения в американском стартапе Boost Inc., который занимается видеоаналитикой в баскетболе для NCAA.

Около 7 лет работает в сферах Data Science/Machine Learning. В рамках DS имел дело с data visualization и time-series analysis (anomaly detection, pattern recognition, change point detection).

Далее перешел в Assaia. Здесь основная часть времени приходится на работу с Computer Vision: segmentation, object counting, tracking (определение скорости движения объектов по видео, построение траекторий и пр.). Так как почти все задачи связаны с видео, кроме самого CV всегда занимается интересным постпроцессингом.

Окончил физический факультет СПбГУ, где обучался на кафедре математической физики по направлению «Теория вероятности». Пишет кандидатскую.

Последние 1,5 года — ML Team Leader команды из ~10 человек. Кроме ML занимается MIP-задачами.

Более пяти лет занимается машинным обучением. Имеет опыт в компьютерном зрении, речевых технологиях и оптимизации нейронных сетей. В настоящее время исследует новые подходы к машинному обучению в Тинькофф Банке. Любит математику, хорошо написанный ML-код, документацию и тесты. Использует в работе фреймворки глубокого обучения PyTorch и TensorFlow.

До Тинькофф Банка работал в Mail.ru над системами компьютерного зрения и в компании Яндекс, где разрабатывал речевые технологии для Алисы.

4+ лет Deep Learning Computer Vision инженер. Три года был в команде R&D в качестве исследователя алгоритмов Deep Learning. Разрабатывал алгоритмы распознавания лиц, распознавания номеров, детектирования толпы и другие алгоритмы видеоаналитики. Также в это время участвовал во внутренних стартапах кампании, таких как оценка 3D позы человека по одной фотографии и с помощью алгоритма оценки позы человека и последующей аналитики выполнял подсчет количества фитнес упражнений и выполнял оценку их качества. После этого в качестве руководителя команды Deep Learning разработчиков разрабатывал продукт видеоаналитики, также связанный с распознаванием лиц и номеров автомобилей. В данный момент работаю в аутсорс компании, решая различные задачи Computer Vision, такие как OCR, и последующая обработка распознанного текста с помощью NLP.

Инженер-исследователь научной группы ADASE в Сколтехе, выпусник кафедры системного анализа ВМК МГУ и Техносферы MailRu. Энтузиаст в сфере машинного обучения и компьютерного зрения. Контрибьютор опенсорс фреймворков. Многократный победитель хакатонов по анализу данных.
Является автором статей на международных конференциях: WACV по теме сегментации и детекции частей тела и позы человека, и на CVPR по теме сегментации и восстановления объектов на 3D сканах.
Ранее работал в сфере анализа данных в ритейле. Занимался обработкой больших данных и детекцией аномалий с помощью модели на основе градиентного бустинга.

Занимается разработкой систем анализа поведения и действий. Работал над проектами по дистанционному зондированию и анализу данных с метеозондов, спутников и других БПЛА.
Научные интересы в области распознавания поз и действий человека и стеганографии с применением нейронных сетей

- к.т.н. по направлению Мат.моделирование и комплекс программ;
- 10+ лет опыта работы в сфере ИТ;
- 5+ лет опыта в проектах машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта в различных областях;
- более 2-х лет педагогического опыта;
- 10+ научных публикаций.

Разработчик и исследователь с 10+ лет опыта работы в России, Германии и Эстонии, специализирующийся на глубоком обучении, компьютерном зрении и беспилотных автомобилях. В данный момент Дмитрий является тим-лидом в исследовательском центре Huawei и работает над зрением беспилотных автомобилей и распределенной тренировкой нейронных сетей.

Выпускник магистратуры "Науки о данных" ФКН ВШЭ.

Работал machine learning инженером в Mindsdb, где разрабатывал auto-ml решения. Имеет опыт работы в аналитике продукта и back-end разработке.

Сфера научных интересов включает в себя computer vision, semi-supervised learning, few-shot learning.

Работает на позиции Data Scientist в рекламном агентстве OMD OM GROUP. В текущей деятельности решает задачи:
- Аудиторного профилирования
- Персонализации рекламы
- Анализа социальных сетей

Самостоятельно занимался изучением Machine Learning. Знает, что нужно для освоения новой профессии и какие при этом возникают вопросы.

Соавтор курсов "Компьютерное зрение" и "Deep Learning"

В Mail.Ru Group был первым сотрудником в группе по анализу данных департамента рекламных технологий. После того, как группа выросла в отдел, возглавил группу сегментирования аудитории. Руководил и участвовал в проектах, связанных с анализом пользовательского поведения в рекламе, соцсетях, играх и т. д.

С 2016 года применяет методы глубокого обучения для научных исследований в области медицинской химии совместно с командой Insilico Medicine, где после успешного проекта занял должность директора по AI. В конце 2017 г. возглавил дочернюю компанию Insilico Taiwan в качестве исполнительного директора.

В 2008 году получил специальность математика и системного программиста в Кубанском Государственном Университете на Факультете Компьютерных Наук и Прикладной Математики, с 2013 года занимается машинным обучением.

Соавтор книги Глубокое обучение
Соавтор многочисленных научных публикаций: Google Scholar
Директор ключевых исследовательских программ. Институт Искусственного Интеллекта

Антон
Витвицкий
Сергей
Цыкин
Иван
Карпухин
Влад
Артемьев
Эмиль
Богомолов
Артем
Васильев
Фаррух
Кушназаров
Дмитрий
Хизбуллин
Борис
Цейтлин
Андрей
Канашов
Артур
Кадурин

Преподаватели

Антон Витвицкий
BOOST INC., Head of Computer Vision
Эксперт по компьютерному зрению и глубокому обучению, дипломированный инженер-программист и кандидат физ-мат наук.

С 2012 по 2017 занимался распознаванием лиц в компании WalletOne, чьи решения поставлялись для бизнеса в странах Южной Африки и Европы. Участвовал в стартапе Mirror-AI, где руководил командой компьютерного зрения. В 2017 стартап прошел Y-combinator и получили инвестиции для создания приложения в котором пользователь может реконструировать свой аватар по селфи. В 2019 участвовал в британском стартапе Kazendi Ltd., в проекте HoloPortation. Цель проекта - реконструкция 3D-аватаров для очков дополненной реальности HoloLens. C 2020 руководит командой компьютерного зрения в американском стартапе Boost Inc., который занимается видеоаналитикой в баскетболе для NCAA.

Сергей Цыкин
ML Team Leader, Assaia
Около 7 лет работает в сферах Data Science/Machine Learning. В рамках DS имел дело с data visualization и time-series analysis (anomaly detection, pattern recognition, change point detection).

Далее перешел в Assaia. Здесь основная часть времени приходится на работу с Computer Vision: segmentation, object counting, tracking (определение скорости движения объектов по видео, построение траекторий и пр.). Так как почти все задачи связаны с видео, кроме самого CV всегда занимается интересным постпроцессингом.

Окончил физический факультет СПбГУ, где обучался на кафедре математической физики по направлению «Теория вероятности». Пишет кандидатскую.

Последние 1,5 года — ML Team Leader команды из ~10 человек. Кроме ML занимается MIP-задачами.

Иван Карпухин
Ведущий исследователь-программист в Тинькофф Банке
Более пяти лет занимается машинным обучением. Имеет опыт в компьютерном зрении, речевых технологиях и оптимизации нейронных сетей. В настоящее время исследует новые подходы к машинному обучению в Тинькофф Банке. Любит математику, хорошо написанный ML-код, документацию и тесты. Использует в работе фреймворки глубокого обучения PyTorch и TensorFlow.

До Тинькофф Банка работал в Mail.ru над системами компьютерного зрения и в компании Яндекс, где разрабатывал речевые технологии для Алисы.

Влад Артемьев
4+ лет Deep Learning Computer Vision инженер. Три года был в команде R&D в качестве исследователя алгоритмов Deep Learning. Разрабатывал алгоритмы распознавания лиц, распознавания номеров, детектирования толпы и другие алгоритмы видеоаналитики. Также в это время участвовал во внутренних стартапах кампании, таких как оценка 3D позы человека по одной фотографии и с помощью алгоритма оценки позы человека и последующей аналитики выполнял подсчет количества фитнес упражнений и выполнял оценку их качества. После этого в качестве руководителя команды Deep Learning разработчиков разрабатывал продукт видеоаналитики, также связанный с распознаванием лиц и номеров автомобилей. В данный момент работаю в аутсорс компании, решая различные задачи Computer Vision, такие как OCR, и последующая обработка распознанного текста с помощью NLP.

Эмиль Богомолов
Инженер-исследователь научной группы ADASE в Сколтехе, выпусник кафедры системного анализа ВМК МГУ и Техносферы MailRu. Энтузиаст в сфере машинного обучения и компьютерного зрения. Контрибьютор опенсорс фреймворков. Многократный победитель хакатонов по анализу данных.
Является автором статей на международных конференциях: WACV по теме сегментации и детекции частей тела и позы человека, и на CVPR по теме сегментации и восстановления объектов на 3D сканах.
Ранее работал в сфере анализа данных в ритейле. Занимался обработкой больших данных и детекцией аномалий с помощью модели на основе градиентного бустинга.

Артем Васильев
Ведущий Инженер Разработки ПАО Сбербанк
Занимается разработкой систем анализа поведения и действий. Работал над проектами по дистанционному зондированию и анализу данных с метеозондов, спутников и других БПЛА.
Научные интересы в области распознавания поз и действий человека и стеганографии с применением нейронных сетей

Фаррух Кушназаров
Ping'an- iTutorGroup, Sr. Data Scientist
- к.т.н. по направлению Мат.моделирование и комплекс программ;
- 10+ лет опыта работы в сфере ИТ;
- 5+ лет опыта в проектах машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта в различных областях;
- более 2-х лет педагогического опыта;
- 10+ научных публикаций.

Дмитрий Хизбуллин
Разработчик и исследователь с 10+ лет опыта работы в России, Германии и Эстонии, специализирующийся на глубоком обучении, компьютерном зрении и беспилотных автомобилях. В данный момент Дмитрий является тим-лидом в исследовательском центре Huawei и работает над зрением беспилотных автомобилей и распределенной тренировкой нейронных сетей.

Борис Цейтлин
Выпускник магистратуры "Науки о данных" ФКН ВШЭ.

Работал machine learning инженером в Mindsdb, где разрабатывал auto-ml решения. Имеет опыт работы в аналитике продукта и back-end разработке.

Сфера научных интересов включает в себя computer vision, semi-supervised learning, few-shot learning.

Андрей Канашов
Data Scientist в OMD OM GROUP
Работает на позиции Data Scientist в рекламном агентстве OMD OM GROUP. В текущей деятельности решает задачи:
- Аудиторного профилирования
- Персонализации рекламы
- Анализа социальных сетей

Самостоятельно занимался изучением Machine Learning. Знает, что нужно для освоения новой профессии и какие при этом возникают вопросы.

Артур Кадурин
Директор ключевых исследовательских программ. Институт Искусственного Интеллекта
Соавтор курсов "Компьютерное зрение" и "Deep Learning"

В Mail.Ru Group был первым сотрудником в группе по анализу данных департамента рекламных технологий. После того, как группа выросла в отдел, возглавил группу сегментирования аудитории. Руководил и участвовал в проектах, связанных с анализом пользовательского поведения в рекламе, соцсетях, играх и т. д.

С 2016 года применяет методы глубокого обучения для научных исследований в области медицинской химии совместно с командой Insilico Medicine, где после успешного проекта занял должность директора по AI. В конце 2017 г. возглавил дочернюю компанию Insilico Taiwan в качестве исполнительного директора.

В 2008 году получил специальность математика и системного программиста в Кубанском Государственном Университете на Факультете Компьютерных Наук и Прикладной Математики, с 2013 года занимается машинным обучением.

Соавтор книги Глубокое обучение
Соавтор многочисленных научных публикаций: Google Scholar
Директор ключевых исследовательских программ. Институт Искусственного Интеллекта

Необходимые знания

  • Математика на уровне средней школы.
  • Владение языком программирования Python на базовом уровне.
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
>
Программа обучения
В процессе обучения вы получите комплексные знания и навыки.
Тема 1. Обзорное занятие
Тема 2. Градиентный спуск. Математика
Тема 3. Градиентный спуск. Вывод
Тема 4. Numpy
Тема 5. PyTorch
Тема 6. TensorFlow
Тема 7. Распределения и информация
C 28 сентября
Тема 8. Взрыв и затухание градиентов
Тема 9. Логрегрессия на pytorch
Тема 10. Линейная регрессия на TensorFlow
Тема 11. Переобучение и регуляризация
Тема 12. Автокодирование
Тема 13. Вариационный автокодировщик
Тема 14. AutoML
C 29 октября
Тема 15. Сверточные сети. Классифицируем MNIST
Тема 16. Сверточные сети, fine-tunning
Тема 17. Методы оптимизации сетей: prunning, mixint, quatization
Тема 18. Обучение с подкреплением. Q-learning для TicTacToe
Тема 19. Generative Adversarial Networks (GANs)
Тема 20. Рекуррентные сети
Тема 21. Transformers
Тема 22. Графовые модели
C 30 ноября
Тема 23. Выбор темы и организация проектной работы
Тема 24. Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 25. Защита проектных работ
Скачать подробную программу
Выпускной проект
В рамках курса предусмотрена защита проекта. Он представляет собой генеративную модель для порождения текста заданного стиля или изображений заданной тематики.


Работа над проектом проходит поэтапно:
1. Выбор тематики.
2. Сбор и подготовка соответствующих данных.
3. Построение и обучение генеративной модели.


Проект выполняется программистом в течение двух недель после прохождения курса. Готовое решение должно включать в себя код модели и ее обучения на Python, описание архитектуры модели, отчет об обучении модели и примеры генерации.


Примеры тем проекта:

  • обучение с подкреплением. Нейронная сеть для игры в крестики-нолики;

  • компьютерное зрение. Генерация новых изображений;

  • обработка естественных языков. Посимвольная генерация текста.

Процесс обучения

Образовательный процесс на курсе "Deep Learning. Basic" проходит в формате вебинаров (онлайн). Слушателям предлагаются к выполнению домашние задания, которые позволят применить на практике полученные во время вебинаров знания. По каждому домашнему заданию преподаватель даёт развернутый фидбек. При написании кода используется Python.
Преподаватель находится в едином коммуникационном пространстве с группой, т. е. слушатель может задавать преподавателю уточняющие вопросы по материалам лекций и домашних заданий.

Интенсивность: 2 онлайн-вебинара в неделю по 2 часа каждый и от 1 до 4 часов на домашнюю работу.
Получить консультацию
Наш специалист свяжется с вами в ближайшее время. Если у вас возникли трудности в выборе курса или проблемы технического плана, то мы с радостью поможем вам.
Спасибо!
Мы получили Вашу заявку, в ближайшее время с Вами свяжется наш менеджер.

После обучения вы


  • получите материалы по всем пройденным занятиям (презентации, видеозаписи вебинаров, примеры кодов на Python);

  • станете специалистом в такой сфере, как глубокое машинное обучение;

  • получите сертификат об окончании курса;

  • получите приглашение пройти собеседование в компаниях-партнёрах (в случае успешного освоения программы курса).

Ваш сертификат

онлайн-образование

Сертификат №0001

Константин Константинопольский

Успешно закончил курс «Deep Learning»
Выполнено практических заданий: 16 из 16

Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”

Город:
Москва

Генеральный директор ООО “Отус Онлайн-Образование”
Виталий Чибриков

Лицензия на осуществление образовательной деятельности
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.

онлайн-образование

Сертификат №0001

Константин Константинопольский

Успешно закончил курс «Deep Learning»
Выполнено практических заданий: 16 из 16

Общество с ограниченной ответственностью “Отус Онлайн-Образование”

Город:
Москва

Генеральный директор ООО “Отус Онлайн-Образование”
Виталий Чибриков

Лицензия на осуществление образовательной деятельности
№ 039825 от 28 декабря 2018 года.
Прошедшие открытые вебинары
Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.
Transfer learning при помощи перемежающейся тренировки
Дмитрий Хизбуллин
День открытых дверей
4 августа в 20:00
Оставьте заявку, чтобы получить доступ к записям прошедших мероприятий. Записи всех мероприятий появятся в этом блоке

Партнеры ждут выпускников этого курса