Deep Learning и нейронные сети

Подробности

  • Самая востребованная технология искусственного интеллекта
    Машинное обучение - одна из самых быстрорастущих областей знаний! Инвестиции в машинное обучение вырастут в 5 раз в течение ближайших 3 лет. И Deep Learning - это передний край данной индустрии.

    Этот курс подойдет для тех, кто хочет в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей. Вы сможете пройти этот курс, если у вас есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python. В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.

    Программа курса
    Модуль 1
    Введение в искусственные нейронные сети
    Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на Python
    Модуль 2
    Фреймворки для глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow)
    Создаем модель распознавание лиц с помощью сетей прямого распространения ошибки в PyTorch
    Модуль 3
    Задача оптимизации
    Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля
    Модуль 4
    Сверточные нейронные сети. Современные архитектуры
    Поиск и распознавания объектов на изображениях – работа с моделями
    из Tensorflow zoo для датасета COCO
    Модуль 5
    Применение сверточных сетей в задачах компьютерного зрения. Transfer learning
    Решение задачи классификации фото различных мест из библиотеки
    Places и фото объектов датасета CIFAR10 с Transfer learning
    Модуль 6
    Рекуррентные нейронные сети. LSTM, GRU
    Реализация и обучение рекуррентной сети для задач прогнозирования
    временных рядов на примере данных о погоде
    Модуль 7
    Применение нейронных сетей в задачах обработки естественного языка (NLP)
    Разработка диалоговой модели (нейросетевого чат-бота)
    Модуль 8
    Генеративные конкурирующие сети (GAN)
    Создаем модель для генерации лиц на основе архитектуры GAN
    Модуль 9
    Вариационные автокодировщики (VAE)
    Учимся генерировать цифры с помощью вариационных автокодировщиков
    Модуль 10
    Обучение с подкреплением
    Создаем агента для игры на основе DQN алгоритма
  • 15.02.19 с 10:00 -
    15.04.19 с 18:00
  • Где
  • Организатор
    Skillfactory
  • Представитель организаторов
  • Категория
  • Участники
    • 1 - будет участвовать
    • 0 - возможно посетят
    • 0 - отказалось
    • 0 - ещё не ответили

Лента активности

  • Public Relations
    Public Relations создал(а) событие:
    Deep Learning и нейронные сети
    • 18 янв.

Участники

Участников: 1

(максимально 200 символов)

(максимально 256 символов)