Курсы по Deep Learning

Углубление знаний в работе с нейросетями и отработка навыков на практике.

Курс подойдёт программистам, аналитикам и дата-сайентистам.

Для обучения на курсе важно:

• уметь программировать на Python, знать библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn;
• разбираться в основах и типах задач машинного обучения;
• владеть терминологией и понимать основные метрики машинного обучения: accuracy, precision, recall, MSE.

Обучение нейросетей на облачной инфраструктуре и фундаментальные основы Deep Learning.

Программа для IT‑специалистов, которые уже работали с данными, машинным обучением и Python.

Курс поможет освоить базовые и продвинутые инструменты глубокого обучения.

Для прохождения программы необходимо знать основы математики, линейной алгебры, Python и машинного обучения.

Стоимость указана по треку «NLP-инженер». Также можно выбрать трек «Computer vision-инженер» (5 месяцев).

Курс для освоения классических алгоритмов машинного обучения — от деревьев до рекомендательных систем. Возможность научиться создавать ML-модели и обучать нейронные сети. Хакатоны и in class соревнования на kaggle.

Есть возможность пройти стажировку в компании EORA.

Для обучения на курсе необходимо обладать базовыми знаниями Python для анализа данных.

Прохождение программы позволит слушателям погрузиться в основные алгоритмы и концепции глубинного обучения и освоить подходы классического и современного Computer Vision.

Указана цена комплекта из 4 курсов со скидкой. Каждый курс можно приобрести отдельно.

Курс поможет освоить базовые и продвинутые инструменты глубокого обучения.

Для прохождения программы необходимо знать основы математики, линейной алгебры, Python и машинного обучения.

Стоимость указана по треку «Computer vision-инженер». Также можно выбрать трек «NLP-инженер» (4 месяца).

Программа посвящена основам глубинного обучения в области Computer Vision (CV). Студенты курса начнут обучение с азов компьютерного зрения, а затем рассмотрят актуальные задачи CV и изучат устройство популярных решений.