О курсе Продвинутый курс по глубокому обучению. От математических основ нейросетей до обучения трансформеров и fine-tuning больших языковых моделей. Это курс для тех, кто хочет работать на передовой AI. Для кого этот курс
ML-инженеры и Data Scientists с опытом
Разработчики, переходящие в AI
Исследователи и аспиранты технических специальностей
Чему ты научишься
Строить и обучать нейронные сети с нуля
Работать с TensorFlow и PyTorch на профессиональном уровне
Применять свёрточные сети (CNN) для работы с изображениями
Использовать рекуррентные сети (RNN, LSTM) для временных рядов
Понимать и применять архитектуру трансформеров
Делать fine-tuning предобученных моделей (BERT, GPT)
Программа курса Модуль 1 — Математика для Deep Learning: линейная алгебра, градиенты Модуль 2 — Перцептрон и многослойные нейросети Модуль 3 — Функции активации, loss functions, backpropagation Модуль 4 — TensorFlow и Keras: основы Модуль 5 — PyTorch: основы и практика Модуль 6 — CNN: свёрточные сети для Computer Vision Модуль 7 — Transfer Learning и предобученные модели Модуль 8 — RNN и LSTM для последовательных данных Модуль 9 — Attention механизм и трансформеры Модуль 10 — BERT и GPT: архитектура и применение Модуль 11 — Fine-tuning LLM под свои задачи Модуль 12 — Финальный проект: собственная нейросеть Преподаватель Алия Кожа — ML Engineer, специализируется на Deep Learning с 2019 года. Что включено 40 видеоуроков · задания с автопроверкой · 4 проекта · финальный проект · сертификат · поддержка куратора · доступ навсегда
