Введение в глубокие нейронные сети

Описание курса

Однодневный курс «Введение в глубокие нейронные сети» является основой для изучения и практического применения глубоких нейронных сетей. Курс обеспечивает теоретические знания и практические навыки, необходимые для разработки нейронных сетей на Python с помощью библиотек Keras и TensorFlow.

Целевая аудитория

Курс рекомендован и будет полезен тем, кто занимается решением задач анализа данных, машинного обучения и разработкой искусственного интеллекта: программистам, аналитикам, специалистам в области данных, инженерам машинного обучения, а также менеджерам проектов и менеджерам продуктов в этой области.

Минимальные требования

Данный курс предполагает наличие у слушателей базового знания языка программирования Python. Знание основ машинного обучения полезно, но не обязательно.

Содержание курса

Модуль 1. Ознакомление с понятием "глубокие нейронные сети" и областями их применения

Глубокие нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект.
Области применения глубоких нейронных сетей.

Модуль 2. Основы машинного обучения для глубоких нейронных сетей

Типы задач машинного обучения, которые решаются с помощью нейронных сетей.
Нейронные сети и глубокие нейронные сети.
Обучение глубоких нейронных сетей.
Архитектуры глубоких нейронных сетей: полносвязные, сверточные, рекуррентные сети.

Модуль 3. Обзор библиотек обучения глубоких нейронных сетей

Обзор существующих библиотек обучения глубоких нейронных сетей: TensorFlow, Keras, CNTK, PyTorch, Caffe, Theano.
Лабораторная работа 1. Создание простой нейронной сети в Keras и TensorFlow.

Модуль 4. Распознавание рукописных цифр с помощью глубоких нейронных сетей

Решение задачи классификации с помощью глубокой нейронной сети
Набор рукописных цифр MNIST
Лабораторная работа 2. Распознавание рукописных цифр с помощью Keras и TensorFlow.

Модуль 5. Оценка качества обучения нейронной сети

Переобучение нейронной сети.
Наборы данных для обучения, проверки и тестирования.
Контроль переобучения.
Лабораторная работа 3. Оценка качества обучения нейронной сети в Keras и TensorFlow.

Модуль 6. Ускорение обучения глубоких нейронных сетей с помощью GPU

Архитектура GPU и их использование для ускорения обучения глубоких нейронных сетей.
Существующие библиотеки для обучения глубоких нейронных сетей на GPU.
Лабораторная работа 4. Распознавание изображений с помощью глубоких нейронных сетей на GPU.

Номер курса: NVD-001

Стоимость курса

Форма обучения: Очная

17 500 ₽

Форма обучения: Онлайн

17 500 ₽

Длительность: 1 день

Уточнить дату