0 added
0 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-03-10
1
<p>Теги: машинное обучение, machine learning, глубокое обучение, нейронные сети, deep learning</p>
1
<p>Теги: машинное обучение, machine learning, глубокое обучение, нейронные сети, deep learning</p>
2
<p>Для систематизации знаний и закрепления полученной информации большинство обучающих курсов в OTUS заканчивается выполнением<strong>проекта</strong>. Это серьёзная работа, которая важна не только с точки зрения практической реализации полученных навыков, но и приносит реальную материальную пользу, так как становится своеобразным кейсом в<strong>портфолио</strong>.</p>
2
<p>Для систематизации знаний и закрепления полученной информации большинство обучающих курсов в OTUS заканчивается выполнением<strong>проекта</strong>. Это серьёзная работа, которая важна не только с точки зрения практической реализации полученных навыков, но и приносит реальную материальную пользу, так как становится своеобразным кейсом в<strong>портфолио</strong>.</p>
3
<p>На курсе<a>"Нейронные сети на Python"</a>проект может представлять из себя: 1. Реализацию<strong>глубокой нейронной сети</strong>для таких задач, как порождения текстов или изображений с заданными стилем и тематикой; 2. Реализацию вспомогательных библиотек, например, упрощающих проектирование и обучение<strong>нейронных сетей</strong>.</p>
3
<p>На курсе<a>"Нейронные сети на Python"</a>проект может представлять из себя: 1. Реализацию<strong>глубокой нейронной сети</strong>для таких задач, как порождения текстов или изображений с заданными стилем и тематикой; 2. Реализацию вспомогательных библиотек, например, упрощающих проектирование и обучение<strong>нейронных сетей</strong>.</p>
4
<h2>Этапы подготовки проекта</h2>
4
<h2>Этапы подготовки проекта</h2>
5
<p>Создание выпускного проекта подразумевает несколько этапов:: 1. Выбор тематики; 2. Сбор и подготовку данных; 3. Проектирование модели или имплементацию кода; 4. Представление результатов на Хабре или<strong>GitHub</strong>.</p>
5
<p>Создание выпускного проекта подразумевает несколько этапов:: 1. Выбор тематики; 2. Сбор и подготовку данных; 3. Проектирование модели или имплементацию кода; 4. Представление результатов на Хабре или<strong>GitHub</strong>.</p>
6
<p>Работа над проектом начинается после трёх блоков курса и продолжается в течение двух недель после окончания курса. Готовый проект включает в себя код модели и её обучения, описание архитектуры модели, отчёт об обучении модели, примеры генерации.</p>
6
<p>Работа над проектом начинается после трёх блоков курса и продолжается в течение двух недель после окончания курса. Готовый проект включает в себя код модели и её обучения, описание архитектуры модели, отчёт об обучении модели, примеры генерации.</p>
7
<p>Для решения поставленных задач выпускники выбирают готовую или проектируют собственную<strong>архитектуру нейронной сети</strong>, реализуя её на<strong>Python</strong>с помощью фреймворка<strong>PyTorch</strong>.</p>
7
<p>Для решения поставленных задач выпускники выбирают готовую или проектируют собственную<strong>архитектуру нейронной сети</strong>, реализуя её на<strong>Python</strong>с помощью фреймворка<strong>PyTorch</strong>.</p>
8
<h2>Примеры тем проекта</h2>
8
<h2>Примеры тем проекта</h2>
9
<p>Знания, полученные на курсе, позволяют студентам выполнять проекты на следующие темы: - имплементация универсального класса оптимизатора, обобщающего различные методы градиентного спуска для<strong>PyTorch</strong>; - состязательная<strong>нейронная сеть</strong>для порождения изображений рукописного текста с заданным стилем; - генеративная модель повышения разрешения изображений; - рекуррентная состязательная<strong>seq2seq</strong>архитектура для порождения стихотворений на основе обычного текста.</p>
9
<p>Знания, полученные на курсе, позволяют студентам выполнять проекты на следующие темы: - имплементация универсального класса оптимизатора, обобщающего различные методы градиентного спуска для<strong>PyTorch</strong>; - состязательная<strong>нейронная сеть</strong>для порождения изображений рукописного текста с заданным стилем; - генеративная модель повышения разрешения изображений; - рекуррентная состязательная<strong>seq2seq</strong>архитектура для порождения стихотворений на основе обычного текста.</p>
10
<p><em>Хотите задать вопрос? Пишите комментарий!</em></p>
10
<p><em>Хотите задать вопрос? Пишите комментарий!</em></p>
11
11