Центр
системно-инженерных компетенций
ЗАКАЗАТЬ ЗВОНОК

Глубокое обучение (нейронные сети) на Python часть 2

5 дней (40 академических часов).
Длительность:
г. Москва, Ленинградский просп., 68/24;
Место проведения:
29 августа 2022; 14 ноября 2022
Дата проведения:
60 000 руб.
Стоимость:
Необходимые для зачисления в группу документы: паспорт, СНИЛС, диплом о высшем или среднем специальном образовании, заключенный договор об образовании.
Глубокое обучение — это особый раздел машинного обучения, новый подход к поиску представления данных, делающий упор на изучение последовательных слоев (или уровней) все более значимых представлений. Под глубиной в глубоком обучении не подразумевается более глубокое понимание, достигаемое этим подходом; идея заключается в многослойном представлении.

На курсе слушатели познакомятся с продвинутыми приемами создания современных моделей глубокого обучения, генеративными моделями глубокого обучения, способными создавать изображения и текст, с моделями глубокого обучения с подкреплением.


Описание курса
Целевая аудитория
Начинающие специалисты в области программирования, рассматривающие предмет как ступень к изучению Data Science, желающих продолжить знакомство с темой машинного обучения с технологией глубокого обучения.
Расписание открытых форматов курса
Стоимость обучения одного слушателя
29.08.2022; 14.11.2022
Очный формат — 60 000 ₽.
Дистанционный формат — 60 000 ₽.
В результате освоения курса вы:
основам глубокого обучения продвинутого уровня;
генерировать текст и изображения с помощью глубокого обучения;
применять глубокое обучение с подкреплением.
чем определяется функциональный API фреймворка Keras;
какие есть способы улучшения моделей;
как генерировать текст с помощью LSTM;
как генерировать изображение с помощью вариационного автокодировщика;
как создавать генеративно-состязательные сети;
как создать глубокое обучение с подкреплением.
Научитесь
Узнаете
Основная информация
29 августа 2022
14 ноября 2022
пн–чт 10:00–17:30
60 000 руб.
м. Аэропорт,
Ленинградский проспект 68/24
Верхотуров Марк Валерьевич
Беляев Александр Владимирович
Порядок записи на курс
Консультация
Выбор курса
Заключение договора
Оплата обучения.
Подробная программа курса
1 Глубокое обучение продвинутого уровня

1.1 Функциональный API фреймворка Keras
1.2 Использование обратных вызовов Keras и TensorBoard для моделей глубокого обучения
1.3 Способы улучшение моделей

2 Генеративное глубокое обучение

2.1 Генерирование текста с помощью LSTM
2.2 DeepDream
2.3 Нейронная передача стиля
2.4 Генерирование изображений с вариационными автокодировщиками
2.5 Генеративно-состязательные сети

3 Глубокое обучение с подкреплением

3.1 Введение в обучение с подкреплением
3.2 Алгоритмы, основанные на стратегиях и полезностях
3.3 Комбинированные методы
3.4 Практические рекомендации в обучении с подкреплением
3.5 Проектирование сред с примерами
Возможные форматы обучения и размеры групп
очно (до 15 слушателей);
дистанционно в составе очной группы (без ограничения числа подключений);
корпоративный формат (для групп от 10 до 45 слушателей).
Документы об окончании
Удостоверение о повышении квалификации
Ответы на часто задаваемые вопросы
Какие форматы обучения?
Первый формат — «открытые» курсы. Их слушателем может стать любой, кому это интересно. Приходить нужно в наш офис. Занятия ведутся по расписанию и заранее определенной программе.
Второй формат — курсы, организованные по желанию Заказчика. На них присутствует только его группа. Дату определяет Заказчик. Программа может адаптироваться.
Кто проводит обучение?
Обучающие курсы проводят тренеры, за плечами которых большой опыт в том или ином направлении деятельности. Это признанные эксперты, применяющие действенные методики интенсивной подготовки по реализуемым программам. Под руководством наших тренеров можно получить знания и навыки, которые окажутся полезными в дальнейшей деятельности.
Какой документ выдается после прохождения обучения?
После успешного освоения пройденной программы выдается Удостоверение о повышении квалификации. Это документ государственного образца, который можно предоставлять по требованию. Записи в нем — на русском языке. Данные о документе включаются в федеральную информационную систему ФИС ФРДО.
Можно ли перед заказом корпоративного обучения познакомиться с тренером или увидеть, как он проводит обучение?

Да, это возможно. Более подробное представление о работе тренера можно получить, посетив его занятие в нашем офисе. Все моменты относительно обучения и выбранной программы можно уточнить, связавшись с тренером по телефону или пообщавшись с ним онлайн.
Требуемый уровень предварительной подготовки
Опыт программирования на языке Python и знание основных библиотек Python для научных расчетов: Numpy, Pandas, Matplotlib. Понимание разделов математики: теория вероятности, статистика, математический анализ, линейная алгебра. Навыки работы с алгоритмами машинного обучения.

Верхотуров Марк Валерьевич

Руководитель IT проектов, Разработчик Python, Data Scientist, ML-engineer
Разработка на Python
Сбор и анализ данных
Преобразование "сырых" данных в полезную информацию для бизнеса
Создание и обучение предиктивных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей
Помощь бизнесу в нахождении скрытых закономерностей, прогнозировании развития событий и оптимизации ключевых бизнес-процессов
Консалтинг
Коучинг

Специализация
Должность
Дополнительные услуги

Тренер курса

Ведёт 13 курсов в ЦЕСИНКОМ

Беляев Александр Владимирович

Разработчик информационных систем, системный аналитик, аналитик данных
Разработка на Python
Машинное обучение
Математическая оптимизация
Консалтинг

Специализация
Должность
Дополнительные услуги

Тренер курса

Ведёт 19 курсов в ЦЕСИНКОМ
Разработка курса или траектории обучения под вашу задачу
Центр готов взять на себя разработку курсов и траекторий обучения под уже сформированную модель компетенций или просто под список знаний и навыков, которые нужно освоить специалистам организации.
Рекомендуемые курсы
Список курсов, которые дополняют данный курс
Список категорий каталога, в которые включён курс
Траектории, в которые входит данный курс
Список курсов, требующихся для прохождения данного курса