В курсе “Глубокое обучение и нейронные сети: от основ к практике” вы:
- Получите понимание основ глубокого обучения и нейронных сетей, их роль в современном машинном обучении и их применение в различных областях.
- Изучите основы математики и статистики, лежащие в основе глубокого обучения, включая линейную алгебру, оптимизацию и функции активации.
- Овладеете навыками построения различных типов нейронных сетей, включая прямые и сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и генеративные модели.
- Узнаете о различных архитектурах нейронных сетей, таких как глубокие сверточные сети (Deep Convolutional Networks), рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks) и генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks).
- Познакомитесь с методами обработки и подготовки данных для обучения нейронных сетей, включая масштабирование, нормализацию и выбор подходящих функций потерь.
- Разберетесь в методах обучения нейронных сетей, включая обратное распространение ошибки, градиентный спуск и регуляризацию моделей.
- Изучите принципы и инструменты для оценки производительности нейронных сетей, включая кросс-валидацию, метрики точности и обнаружение переобучения.
- Углубитесь в тему передачи обучения (transfer learning) и использования предобученных моделей для решения новых задач.
- Познакомитесь с практическими примерами и применением нейронных сетей в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и рекомендательные системы.
По окончании курса вы будете обладать глубокими знаниями в области глубокого обучения и нейронных сетей, и сможете применять их для решения сложных задач машинного обучения в различных сферах ИТ и науки.
