Курсы Deep Learning

Что такое Deep Learning

Алгоритмы, созданные DL, не только способны самостоятельно изменяться для получения результата. Они имеют уровни, которые позволяют по-разному интерпретировать передаваемые данные.

Действие такой системы алгоритмов схоже с работой нейронных связей в мозге человека. Deep Learning не нуждается в структурировании получаемых данных. Он запускает их по разным слоям нейронных сетей, выявляет характерные свойства и на основании их анализа находит решение.

Таким образом, алгоритмы машинного обучения учатся на помеченных данных и затем используют это при поиске новых ответов. Неверный результат требует аналогичного способа доучивания. Сети DL учатся на собственных ошибках.

Нейронная сеть сама выбирает необходимые для решения конкретной задачи элементы полученной информации и определяет их приоритетность. Проекты с глубоким обучением применяются в распознавании фото и аудио, диагностике заболеваний,  в беспилотных автомобилях для определения помех на дороге  и считывания информации с дорожных знаков.

Кому подойдет

• Программистов и разработчиков

• Специалистов Data Science

• Инженеров данных

Что входит в программу обучения

Каждый курс продвигает собственную методику обучения и строит свои программы исходя из этого. Но набор базовых блоков входит в любую из них. Стандартно программа обучения включает:

• Знакомство с понятием. Искусственный интеллект. Краткая история. Актуальные тенденции

• Математические основы Deep Learning

• Начало работы с нейронными сетями. Структура нейронной сети. Настройка рабочей среды. Классификация

• Рекуррентные нейронные сети. Обработка последовательностей

• DL инструменты

• Генеративно-состязательные нейросети. Комбинация двух сетей с противоположными задачами

• Глубокое обучение с подкреплением

Ответы на вопросы

Сколько длится обучение

Программа-минимум, которая позволит получить базовые знания в глубоком машинном обучении, занимает в среднем от 3 до 12 месяцев.

Сложно ли обучаться

Обучение Deep Learning предполагает наличие предварительной подготовки. Сюда входят:

• Программирование в Python и его основные библиотеки

• Математический анализ

• Статистика

• Навыки работы с алгоритмами машинного обучения