← Все навыки

Глубокое обучение (PyTorch)

курс по глубокому обучению на PyTorch: от полносвязной сети и обратного распространения до свёрточных, рекуррентных сетей и трансформеров.

5 модулей, 11 тем Middle Индивидуально с ментором

Программа

Вводный модуль

  • О курсе: что такое глубокое обучение и когда оно нужно

Модуль 1. Нейросети и PyTorch

  • PyTorch: тензоры и autograd
  • Нейрон, полносвязная сеть, обратное распространение
  • Обучение сети: функции потерь, оптимизаторы, регуляризация

Модуль 2. Свёрточные сети и компьютерное зрение

  • Свёрточные сети (CNN): свёртка, пулинг, устройство
  • Готовые архитектуры и перенос обучения (transfer learning)

Модуль 3. Последовательности: RNN и LSTM

  • Рекуррентные сети (RNN): память и затухающий градиент
  • LSTM и GRU: как сети запоминают надолго

Модуль 4. Трансформеры и внимание

  • Эмбеддинги и механизм внимания (attention)
  • Архитектура трансформера: multi-head attention, позиционное кодирование
  • От трансформера к языковым моделям

Что разбираем

  • PyTorch — тензоры и autograd, нейрон и полносвязная сеть, обратное распространение, функции потерь, оптимизаторы и регуляризация
  • Свёрточные сети — свёртка, пулинг, устройство, готовые архитектуры и перенос обучения
  • Рекуррентные сети и затухающий градиент, LSTM и GRU
  • Эмбеддинги и механизм внимания, архитектура трансформера — multi-head attention и позиционное кодирование, путь от трансформера к языковым моделям

Как проходит обучение

  • Занятия один на один с ментором под ваш темп и пробелы
  • Материалы курса открываются в личном кабинете, практику разбираете на встречах
  • Программа собирается под цель: подготовка к собеседованию или рабочая задача