Machine Learning: курс о нейронных сетях в OTUS
2026-03-10 23:34 Diff

Теги: машинное обучение, machine learning, глубокое обучение, нейронные сети, deep learning

Одна из обучающих программ образовательного проекта OTUS посвящена машинному обучению. Это специальный курс, созданный не для новичков. Он разработан признанным экспертом в своей области и будет полезен тем, кто уже знаком с классическим машинным обучением и желает глубже погрузиться в мир нейронных сетей и Deep Learning, получив навыки уровня Middle/Senior.

Пригодится курс и начинающим специалистам, которые намерены расширить свои знания, быстро и систематизировано выйти на высокие позиции в крупных IT-компаниях.

Что входит в программу?

Программа включает в себя последние наработки в сфере машинного обучения. Вы узнаете ответы на следующие вопросы: – что такое нейронные сети? – какими они бывают? – какие задачи можно решить с их помощью и как это сделать?

Примеры тем выпускного проекта: 1. Теоретические основы обучения нейронных сетей; 2. Погружение в PyTorch; 3. Базовые архитектуры нейронных сетей: Автокодировщики, Рекуррентные и Свёрточные сети; 4. Взрыв и затухание градиентов; 5. Адаптивные методы градиентного спуска; 6. Обзор современных глубоких сверточных архитектур; 7. Metric-learning и обучение без примеров; 8. Генеративные Состязательные Сети и многое другое;

Особенности обучения на курсе Machine Learning

Для успешного освоения курса потребуется знание линейной алгебры, начала анализа, теории вероятностей. Также необходимо владеть языком программирования Python на уровне Junior.

Обучение проходит в формате онлайн-вебинаров. Знания закрепляются путём выполнения домашних заданий, которые проверяются преподавателем. В конце обучения студента ждёт большая проектная работа.

Окончив курс, вы сможете спроектировать собственную архитектуру нейронной сети, реализовать её на Python с помощью фреймворка PyTorch и эффективно решить задачи анализа данных в следующих областях: — компьютерное зрение; — обработка естественных языков; — анализ социальных графов; — предиктивная аналитика и многих других.

В результате вы станете более востребованы со стороны крупных IT-компаний, финансовых учреждений, научно-исследовательских групп и организаций. Ждём вас на занятиях!

Хотите узнать больше? Спрашивайте в комментариях!