Курсы по теме: Deep Learning
Курсы Deep Learning знакомят с современными нейросетями и их применением в бизнесе. Вы разберетесь, как работают градиентный спуск, обратное распространение ошибки, регуляризация и оптимизаторы, научитесь строить и обучать сверточные, рекуррентные и трансформер‑модели. В программу обычно входят PyTorch или TensorFlow, работа с GPU, подготовка датасетов, аугментация, эксперимент‑трекинг и базовые практики MLOps. Рассматриваются задачи компьютерного зрения, NLP, рекомендаций и обработки звука. В России и Беларуси такие курсы выбирают разработчики, аналитики и инженеры, которым нужно внедрять ИИ в финтехе, электронной коммерции, промышленности и цифровых сервисах. Упор делается на практику: от первой модели до деплоя инференса в прод.
Какие навыки дают курсы Deep Learning
Глубокое обучение нужно, когда классические алгоритмы уже не справляются с изображениями, текстами и сложными зависимостями. Курсы дают понимание архитектур и практику построения производительных пайплайнов — от подготовки данных до выдачи предсказаний. Выпускники применяют навыки в аналитике, разработке и исследовательских командах, создавая решатели для распознавания документов, контроля качества, прогнозирования спроса и персонализации. В России и Беларуси растёт спрос на специалистов, умеющих не только обучать модели, но и доводить их до продакшена с учетом инфраструктурных ограничений. После обучения вы сможете обосновать выбор архитектуры, оценить качество, оптимизировать скорость и устойчивость инференса и построить минимальный ML‑продукт под задачу бизнеса.
- Проектирование и обучение CNN/RNN/Transformer в PyTorch/TensorFlow
- Подготовка данных: разметка, аугментации, валидация, метрики
- Производственный контур: упаковка моделей, инференс на GPU/CPU, оптимизация
- Эксперимент‑менеджмент и MLOps‑базис: трекинг, версионирование, деплой