Специализация по глубокому обучению: продвинутый искусственный интеллект, практические занятия в лаборатории

16 участников

О чём курс

Интенсивная специализация по глубокому обучению (Deep Learning), сфокусированная на практической реализации продвинутых архитектур ИИ. Курс предназначен для разработчиков и инженеров, имеющих базовые знания Python, линейной алгебры и основ машинного обучения. Обучение состоит из 39 лекций (общей длительностью 4,5 часа) и серии еженедельных лабораторных работ.

Программа охватывает полный цикл работы с моделями: от проектирования и обучения архитектур (CNN, RNN, Transformer, GAN) до их развертывания в продакшн-среде. Отдельное внимание уделяется методам интерпретируемости (XAI) и этическим аспектам внедрения ИИ. Практическая часть включает использование фреймворков глубокого обучения, контейнеризацию и работу с облачными платформами.

Программа обучения

  • Основы глубокого обучения: архитектура нейронных сетей, функции активации и оптимизации.
  • Сверточные сети (CNN): классификация изображений и детектирование объектов (архитектуры LeNet, VGG, ResNet).
  • Модели последовательностей (RNN): работа с LSTM, GRU и прогнозирование временных рядов.
  • Трансформеры и NLP: механизмы внимания, архитектуры BERT и GPT.
  • Генеративные модели: автокодировщики, VAE, GAN и диффузионные модели.
  • Обучение с подкреплением (RL): Q-обучение, DQN и методы градиента политики.
  • Инженерия и этика: развертывание моделей (Flask, FastAPI, Docker), интерпретируемость (SHAP, LIME) и метрики справедливости.
Складчина создана 14 декабря 2025 г. · описание обновлено 20 марта 2026 г.

Другие материалы школы 12

U Udemy Все материалы
332 ₽ 1 800 ₽