ОСТАВЬ СВОИ ДАННЫЕ
и мы свяжемся с тобой в ближайшее время!
ЗАПОЛНИ ФОРМУ НИЖЕ
чтобы записаться на пробное занятие "Курс Deep learning"

Курс Deep learning в Харькове

Научим разрабатывать и использовать нейронные сети
Старт обучения
20 занятий
Уточняйте
в администрации
8000 грн
КОГДА
СКОЛЬКО
ЦЕНА
2-3 раза в неделю
с 19:00 до 22:00
Deep lear
Для юр. лиц цена указана без НДС
ТРЕБОВАНИЯ К СТУДЕНТАМ:
1
Наличие собственного ноутбука для занятий в аудиториях
2
Пройденный курс «Python для Data Science»
ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ
Вступление Data science, Machine learning and deep learning
  • Что такое нейронная сеть?
  • Что делают нейроны?
  • Простая нейронная сеть (персептрон).
  • Создание простой нейронной сети.
  • Forward Propagation и Backpropagation.
Современные нейронные сети
  • Tensorflow и Keras.
  • PyTorch.
  • Создание простой нейронной сети с Keras.
Сверточные нейронные сети
  • Слои в CNN.
  • Feature learning.
  • Простой классификатор изображений на Keras.
  • Создание множественного классификатора.
Обработка изображений и их аугментация
  • OpenCV.
  • Аугментация в Keras.
  • Albumentations.
Transfer Learning для классификации
  • Главная идея transfer learning.
  • ImageNet.
  • LeNet.
  • AlexNet.
  • VGGNet.
  • GoogLeNet.
  • ResNet.
  • ZFNet.
Выявление объектов
  • R-CNN.
  • SSD.
  • YOLO.
Сегментация изображений
  • Fully Convolutional Network (FCN).
  • ParseNet.
  • U-Net.
  • Mask R-CNN.
  • SSMA
  • DeepLab.
  • MinkowskiNet.
Генеративно-соревновательные нейронные сети
  • Как работают GAN`ы.
  • Neural style transfer.
  • Autoencoders.
  • Создание GAN в Keras.
Обробка естественного языка
  • Подготовка текстов.
  • Задачи NLP: анализ тональности, реферирования текстов, генерация текстов, моделирование тем.
  • Мешок слов.
  • Тексты как последовательности.
Features engineering для NLP
  • Tf-idf.
  • Лемматизации и стемминг.
  • N-grams.
  • Создание признаков сходства.
Word Embeddings
  • Word2vec.
  • GloVe.
  • fastText.
Sequence models
  • LSTM.
  • RNN.
  • GRU.
Transfer Learning для NLP
  • XLNet.
  • BERT.
  • NER-models.
Моделирование тем и реферирования текстов
  • Классические LDA и LSA.
  • lda2vec.
  • Familia.
Автоматизация ответов на вопросы через нейронные сети
  • QRN.
  • Attentive LSTM.
  • HyperQA.
  • XLNet для ответов на вопросы.
Прогнозирование временных рядов с помощью нейронных сетей
  • Обработка временных рядов.
  • Подготовка признаков для временных рядов.
  • Простые подходы к прогнозированию временных рядов.
Рекурентные нейронные сети для временных рядов
  • LSTMs для одномерных временных рядов.
  • LSTMs для многомерных временных рядов.
Улучшение глубоких нейронных сетей
  • Оптимизация алгоритмов.
  • Тюнинг гиперпараметров.
  • Батч нормализация.
Tensorflow для продакшн
  • Tensorflow Extended (TFX).
  • TF Serving.
  • Flask.
  • Apache.
Презентации курсовых проектов
ЗАБРОНИРУЙ МЕСТО НА БЛИЖАЙШИЙ КУРС
Осталось 4 места из 15
Deep learnin
ЗАБРОНИРУЙ МЕСТО НА БЛИЖАЙШИЙ КУРС
Осталось 4 места из 15
Deep learnin
КУРСЫ ПО НАПРАВЛЕНИЮ

Data Science / Machine learning

Научись собирать и анализировать большие объемы данных
Время обучения
7 занятий
Cтарт
Уточняйте у администрации
Курс
DATA
КУРС

Python for Data science

Курс научит использовать Python для работы с большими данными
Время обучения
14 занятий
Cтарт
28.01.2020
Курс
PYTHONDS
СКИДКА -15%
Курс
-15%

Big Data

Научим извлекать пользу из больших массивов данных
Время обучения
12 занятий
Cтарт
Уточняйте в администрации
Курс
DATASCIENCE
КУРС
ОСТАЛИСЬ ВОПРОСЫ?
Оставь свой номер телефона, и наш консультант свяжется с тобой чтобы помочь в выборе направления и дать ответы на все вопросы