Deep Learning Engineer
Deep Learning Engineer
Сложность
Пока неизвестно
Длительность
4 часа
Формат
онлайн
Документ
1
Стоимость курса
92 000₽-8%
85 000 ₽8 146 ₽/месРассрочка
Подробнее о курсе
Программа «Deep Learning Engineer» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в мультидоменной среде.
Документ после выпуска
1
Автор курса
Программа курса
Погрузитесь в тему Deep Learning. Изучите методы обучения глубоких нейросетей. Получите хорошую базу в области глубокого обучения (DL) для дальнейшего освоения темы на курсе.
Поймете принципы сборки нейросети. Научитесь работать с функциями потерь в PyTorch. Узнаете, как обучать нейросеть по пайплайну DL.
Освоите разные методы оптимизации. Узнаете, что такое эксперименты DL. Научитесь решать задачи классификации табличных данных.
Начнете знакомиться с задачами CV. Узнаете, как работать с изображениями, используя нейросети. Изучите концепт GAN.
Познакомитесь с задачами NLP. Поймете, как работать с текстом. Начнете изучение рекуррентных нейросетей.
Узнаете, что такое LLM сети, и как с ними работать. Научитесь работать с нейросетью в облаке. Поймете процесс деплоя в DL.
Узнаете, чем отличаются задачи обработки текстов от других задач DL. Изучите структуру решения задач обработки текстов. Поймете принципы кодирования слов.
Узнаете простейшие методы решения задач классификации и их недостатки. Научитесь решать простейшие задачи классификации.
Поймете отличия задач генерации текста от классификации. Изучите устройство n-gram модели и ее недостатки. Узнаете, как устроены рекуррентные сверточные сети.
Узнаете все о недостатках RNN и о том, как нивелировать их с помощью LSTM. Освоите различные методы сэмплирования для разных ситуаций.
Изучите различные способы уменьшения размеров модели и поймете, как применять их на практике.
Узнаете, чем BERT и GPT отличаются от Трансформера. Научитесь решать задачи превода текста.
Поймете, чем дообучение лучше обучения с нуля. Узнаете, чем отличаются способы дообучения. Научитесь применять предобученные модели для решения downstream задач.
Познакомитесь со свойствами больших предобученных моделей. Научитесь дообучивать модели в парадигме PEFT
Поймете отличия языкового моделирования от seq2seq задач. Изучите ценность механизма внимания. Вникнете в суть архитектуры трансформера.
Поймете причины ограничения длины контекста трансформерных моделей. Изучите способы уменьшения сложности применения модели. Узнаете, какие существуют способы увеличения длины контекста. Научитесь увеличивать длину контекста предобученной модел
Оставьте отзыв
обновлено: 20.02.2025
Похожие курсы
Skillfactory
Яндекс практикум
Бруноям
Eduson Academy
Skillbox
Академия АйТи
Teach and StudyБесплатные курсы
StepikОставьте заявку
Наши консультанты ответят на все вопросы
И помогут в выборе
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных