Deep Learning, или глубинное обучение, включает создание и обучение нейронных сетей, имитирующих работу человеческого мозга. Эти сети обучаются на больших объемах данных, самостоятельно выявляют признаки и показывают отличные результаты в распознавании объектов, языка, а также в синтезе визуального и аудиоконтента. Узнайте, как обучают глубокие нейросети, и овладейте базовыми и продвинутыми инструментами глубинного обучения.
Начать карьеру в Deep Learning может быть непросто с нуля, но если у вас уже есть базовые знания в машинном обучении, это станет хорошей основой для более глубокого изучения темы.
Лучше всего иметь базовые знания математики и линейной алгебры, а также понимание Python и машинного обучения. Идеально, если вы уже работаете в области ML и хотите развивать свои навыки дальше.
Вы можете смотреть лекции с любого устройства, но для написания кода понадобится компьютер или ноутбук. Специфических требований к конфигурации нет — необходимую инфраструктуру мы предоставим. На начальном этапе обучения достаточно иметь браузер и стандартные приложения для общения, такие как Telegram, Discord и Zoom.
В среднем студенты посвящают обучению 15 часов в неделю, что достаточно для просмотра лекций и выполнения домашних заданий. Нагрузка может варьироваться по модулям, поэтому мы рекомендуем выделить больше времени на начальном этапе. Как только вы войдете в ритм, обучение станет проще.
Каждую неделю открываются три урока, которые включают видеолекции, конспекты и практические задания с двухнедельными сроками на выполнение. Если возникнут трудности, вы сможете обратиться за помощью к команде поддержки.
