⚡ Открываем подписку на курсы!
Проходите параллельно 3 онлайн-курса в месяц по цене одного.

help@otus.ru +7 499 938-92-02

Рекрутерам Отзывы FAQ Блог Контакты

+7 499 938-92-02

Специальная цена

Deep Learning. Basic

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

Длительность обучения:

Формат:

Начало занятий:

Дни занятий:

4 месяца

4 ак. часа в нед.

Online

30 сентября

Сб 10:00, Ср 20:00

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".
- 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.
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

Артур Кадурин

Преподаватель курса

Метод максимального правдоподобия, 23 сентября в 20:00

Слушатели узнают:
- что такое правдоподобие
- как связано правдоподобие и перекрестная энтропия
- как связано правдоподобие и среднеквадратичное отклонение

Ведет

Артур
Кадурин

Предыдущий открытый вебинар

Преподаватели

Артур Кадурин

Chief AI Officer Insilico Medicine

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

Руководитель программы

Артур
Кадурин

Михаил
Степанов

Евгения
Ческидова

Антон
Витвицкий

Преподаватели

Артур Кадурин

Chief AI Officer Insilico Medicine

Михаил Степанов

Data Scientist Insilico Medicine

Сейчас занимается глубоким обучением для разработки новых лекарственных препаратов. Занимался проектами по агрегации отзывов, по анализу и оптимизации производства крупных промышленных компаний, в том числе проектами по face detection, face recognition, pose estimation. Оптимизировал модели для запуска на портативных или маломощных устройствах.

Ранее учил талантливых школьников программированию, машинному обучению и программированию учебных моделей спутников.

Преподаватель

Евгения Ческидова

Deep Learning Engineer в Wolf3d, Таллин

Специалист по глубокому обучению и аналитик данных с опытом. Работала в лаборатории нейронных сетей и глубокого обучения в МФТИ и в «Тинькофф».

Занималась разработкой чат-ботов и глубоким обучением, связанным с методами обработки естественного языка. Преподавала курс по нейронным сетям и глубокому обучению в ВШЭ на факультете математики, а также курс по обработке естественного языка на образовательной платформе «Тинькофф». Кроме того, вела курсы в различных летних школах.

Около года занимается компьютерным зрением в стартапе Wolf3d. Сейчас работает над технологией восстановления 3Д-меша лица по одной фотографии. Главная сфера интересов в глубоком обучении в настоящий момент — работа с 3D-данными.

Образование: бакалавриат МФТИ по направлению «Прикладная математика и физика».

Преподаватель

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.

Преподаватель

Математика на уровне средней школы.
Владение языком программирования Python на базовом уровне.

Программа обучения

В процессе обучения вы получите комплексные знания и навыки.

Модуль 1 Пререквизиты

C 30 сентября

Тема 1. Обзорное занятие

Тема 2. Градиентный спуск. Математика

Тема 3. Градиентный спуск. Вывод

Тема 4. Numpy

Тема 5. Распределения и информация

Тема 6. Логрегрессия на pytorch

Тема 7. Линейная регрессия на TensorFlow

Модуль 2 Первая нейронная сеть

C 28 октября

Тема 8. PyTorch

Тема 9. TensorFlow

Тема 10. Переобучение и регуляризация

Тема 11. Взрыв и затухание градиентов

Тема 12. Автокодирование

Тема 13. Вариационный автокодировщик

Тема 14. Решение домашних заданий

Модуль 3 Нейронные сети

C 2 декабря

Тема 15. Сверточные сети. Классифицируем MNIST

Тема 16. Сверточные сети. fine-tunning

Тема 17. Обучение с подкреплением. Q-learning для TicTacToe

Тема 18. GANs

Тема 19. Рекуррентные сети

Тема 20. Автокодировщики 2

Тема 21. Что дальше? Обзор направлений DL

Модуль 4 Проектный модуль

C 26 декабря

Тема 22. Выбор темы и организация проектной работы

Тема 23. Консультация по проектам и домашним заданиям

Тема 24. 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.

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).

Дата выдачи сертификата: 27 февраля 2021 года

Ваш сертификат

Сертификат №0001

Константин Константинопольский

Успешно закончил курс «Deep Learning. Basic»
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.

Сертификат №0001

Константин Константинопольский

Успешно закончил курс «Deep Learning. Basic»
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 по курсу

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.

Михаил Степанов

8 сентября в 20:00

Для доступа к прошедшим мероприятиям необходимо пройти входное тестирование

Возможность пройти вступительное тестирование повторно появится только через 2 недели

Результаты тестирования будут отправлены вам на e-mail, указанный при регистрации.

Тест рассчитан на 30 минут, после начала тестирования отложить тестирование не получится!

Пройти вступительное тестирование

Стоимость обучения

45 000 ₽
~~50 000 ₽~~

В рассрочку

Продолжительность

4 месяца