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>Одна из обучающих программ образовательного проекта OTUS посвящена<strong>машинному обучению</strong>. 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<strong>мир нейронных сетей</strong>и Deep Learning, получив навыки уровня Middle/Senior.</p>
2
<p>Одна из обучающих программ образовательного проекта OTUS посвящена<strong>машинному обучению</strong>. 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<strong>мир нейронных сетей</strong>и Deep Learning, получив навыки уровня Middle/Senior.</p>
3
<p>Пригодится курс и начинающим специалистам, которые намерены расширить свои знания, быстро и систематизировано выйти на высокие позиции в крупных IT-компаниях.</p>
3
<p>Пригодится курс и начинающим специалистам, которые намерены расширить свои знания, быстро и систематизировано выйти на высокие позиции в крупных IT-компаниях.</p>
4
<h2>Что входит в программу?</h2>
4
<h2>Что входит в программу?</h2>
5
<p>Программа включает в себя последние наработки в сфере<strong>машинного обучения</strong>. Вы узнаете ответы на следующие вопросы: - что такое нейронные сети? - какими они бывают? - какие задачи можно решить с их помощью и как это сделать?</p>
5
<p>Программа включает в себя последние наработки в сфере<strong>машинного обучения</strong>. Вы узнаете ответы на следующие вопросы: - что такое нейронные сети? - какими они бывают? - какие задачи можно решить с их помощью и как это сделать?</p>
6
<p><strong>Примеры тем выпускного проекта</strong>: 1. Теоретические основы обучения<strong>нейронных сетей</strong>; 2. Погружение в<strong>PyTorch</strong>; 3. Базовые архитектуры нейронных сетей: Автокодировщики, Рекуррентные и Свёрточные сети; 4. Взрыв и затухание<strong>градиентов</strong>; 5. Адаптивные методы градиентного спуска; 6. Обзор современных глубоких сверточных архитектур; 7.<strong>Metric-learning</strong>и обучение без примеров; 8. Генеративные Состязательные Сети и многое другое;</p>
6
<p><strong>Примеры тем выпускного проекта</strong>: 1. Теоретические основы обучения<strong>нейронных сетей</strong>; 2. Погружение в<strong>PyTorch</strong>; 3. Базовые архитектуры нейронных сетей: Автокодировщики, Рекуррентные и Свёрточные сети; 4. Взрыв и затухание<strong>градиентов</strong>; 5. Адаптивные методы градиентного спуска; 6. Обзор современных глубоких сверточных архитектур; 7.<strong>Metric-learning</strong>и обучение без примеров; 8. Генеративные Состязательные Сети и многое другое;</p>
7
<h2>Особенности обучения на курсе Machine Learning</h2>
7
<h2>Особенности обучения на курсе Machine Learning</h2>
8
<p>Для успешного освоения курса потребуется знание линейной алгебры, начала анализа, теории вероятностей. Также необходимо владеть языком программирования Python на уровне Junior.</p>
8
<p>Для успешного освоения курса потребуется знание линейной алгебры, начала анализа, теории вероятностей. Также необходимо владеть языком программирования Python на уровне Junior.</p>
9
<p>Обучение проходит в формате<strong>онлайн-вебинаров</strong>. Знания закрепляются путём выполнения домашних заданий, которые проверяются преподавателем. В конце обучения студента ждёт большая проектная работа.</p>
9
<p>Обучение проходит в формате<strong>онлайн-вебинаров</strong>. Знания закрепляются путём выполнения домашних заданий, которые проверяются преподавателем. В конце обучения студента ждёт большая проектная работа.</p>
10
<p>Окончив курс, вы сможете спроектировать собственную архитектуру<strong>нейронной сети</strong>, реализовать её на<strong>Python</strong>с помощью фреймворка<strong>PyTorch</strong>и эффективно решить задачи анализа данных в следующих областях: - компьютерное зрение; - обработка естественных языков; - анализ социальных графов; - предиктивная аналитика и многих других.</p>
10
<p>Окончив курс, вы сможете спроектировать собственную архитектуру<strong>нейронной сети</strong>, реализовать её на<strong>Python</strong>с помощью фреймворка<strong>PyTorch</strong>и эффективно решить задачи анализа данных в следующих областях: - компьютерное зрение; - обработка естественных языков; - анализ социальных графов; - предиктивная аналитика и многих других.</p>
11
<p>В результате вы станете более востребованы со стороны крупных IT-компаний, финансовых учреждений, научно-исследовательских групп и организаций. Ждём вас на<a>занятиях</a>!</p>
11
<p>В результате вы станете более востребованы со стороны крупных IT-компаний, финансовых учреждений, научно-исследовательских групп и организаций. Ждём вас на<a>занятиях</a>!</p>
12
<p><em>Хотите узнать больше? Спрашивайте в комментариях!</em></p>
12
<p><em>Хотите узнать больше? Спрашивайте в комментариях!</em></p>
13
13