Karpovсоurses

Deep Learning Engineer

Курс «Deep Learning Engineer» — онлайн-программа на 4-5 месяцев для тех, кто владеет Python и основами ML. Вы изучите создание, обучение и оптимизацию глубоких нейросетей, освоите ключевые направления: NLP, Computer Vision и Audio Analysis. В программе — теория, практические проекты и карьерная поддержка. Выпускники смогут решать задачи распознавания речи, изображений, текста и создавать рекомендательные системы, что открывает перспективы в крупных IT-компаниях.

Deep Learning Engineer
AI курс
133 400 ₽
Срок обучения
4 мес.

Основные преимущества курса

Глубокое погружение в Deep Learning
Практические проекты и финальные работы
Выбор специализации: NLP или Computer Vision
Поддержка кураторов и экспертов
Карьерное сопровождение и помощь с трудоустройством
Возможность обучения онлайн с гибкой оплатой

Характеристики курса

КатегорияПрограммирование, Машинное обучение, Нейросети и ИИ, Карьерная ориентация и обучение
Целевая аудиториядля студентов и выпускников вузов, для начинающих карьеру, для смены профессии, для программистов, для дата-аналитиков и дата-инженеров, для специалистов по машинному обучению и Data Scientists, для специалистов по искусственному интеллекту
НавыкиPython, Глубокое обучение, Дообучение нейросетей, Transformers, Классификация текста
НейросетьCNN, ViT, Transformer, BERT, GPT, LSTM, YOLO, DETR, ResNet, MobileNet, EfficientNet, UNet, Mask R-CNN, CLIP, SAM, CRAFT, CRNN, Deep SORT, FairMOT, ByteTrack, BoT-SORT
ПрофессииDeep Learning Engineer, NLP-инженер, CV-инженер, AI-исследователь, ML-инженер
НаправленияБаза Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision (CV), Audio Analysis

Что будет на курсе

  1. 1 Обзор Deep learning
  2. 2 Погружение в тему Deep Learning
  3. 3 Изучение методов обучения глубоких нейросетей
  4. 4 Получение базы в области глубокого обучения
  5. 5 Построение нейросети и методы оптимизации
  6. 6 Принципы сборки нейросети
  7. 7 Работа с функциями потерь в PyTorch
  8. 8 Обучение нейросети по пайплайну DL
  9. 9 Продвинутые техники
  10. 10 Методы оптимизации
  11. 11 Эксперименты DL
  12. 12 Решение задач классификации табличных данных
  13. 13 Работа с картинками
  14. 14 Знакомство с задачами CV
  15. 15 Работа с изображениями с помощью нейросетей
  16. 16 Изучение концепта GAN
  17. 17 NLP
  18. 18 Знакомство с задачами NLP
  19. 19 Работа
Смотреть на сайте

Преподаватели курса

Алексей Кожарин
Алексей Кожарин
Backend Яндекс.Диск, Backend-разработчик в Яндекс. Диск
Нерсес Багиян
Нерсес Багиян
Head of Data Science Raiffeisen CIB, хедлайнер курса, Head of DS в Raiffeisen CIB
Алексей Биршерт
Алексей Биршерт
Senior Machine Learning Engineer, TechLead в Raiffeisen CIB, хедлайнер курса, Аналитик в Raiffeisen CIB
Александр Шабалин
Александр Шабалин
Исследователь в Bayes Group
Анастасия Белозерова
Анастасия Белозерова
Head of Research Projects в VisionLabs

Другие курсы Karpovсоurses

Принятие решений на основе данных

Принятие решений на основе данных

Karpovсоurses
91 300 ₽
2 мес.
Математика для Data Science

Математика для Data Science

Karpovсоurses
0 ₽
1 мес.
RAG-боты и автоматизация LLM

RAG-боты и автоматизация LLM

Karpovсоurses
35 100 ₽
1 мес.
Нейросети для работы

Нейросети для работы

Karpovсоurses
113 400 ₽
3 мес.
System Design

System Design

Karpovсоurses
66 000 ₽
1 мес.
Аналитика больших данных

Аналитика больших данных

Karpovсоurses
245 000 ₽
24 мес.
🎁 Проверить скидки на сайте