Deep Learning

Вы освоите работу с востребованными областями ИИ и различными типами нейронных сетей, которые лежат в основе современных цифровых продуктов.

• Работать с многомерными свёртками

Padding & stride, Pooling и LeNet. AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet и DenseNet станут рабочими инструментами, а не запросами в поисковике

• Управлять историей

И это не только про ваш прогресс в обучении: овладеете конкурентным преимуществом в задачах с использованием Beam-Search и Teacher Forcing

• Реализовывать NLP с нуля

От классических RNN, GRU и LSTM до топовых Encoder-Decoder архитектур. Токенизация, словари, символы и подробный разбор различных реализаций сетей

• State-of-art сегментации

Готовы к прикладным задачам: Object Detection, Object Localization, Bounding boxes и AnchorBoxes. Углубитесь в CNN

• Отличать дескриминатор от генератора

Обучите генератор выбирать данные из линейной регрессии. Реализуете сеть генерации покемонов и обучите её

• Строить языковые модели

NLP в 2019 году растёт быстрее остальных сетей. NER и машинный перевод: от Word2Wec до определения тональности и преобразования текста