О курсе

Курс предполагает, что у вас есть опыт программирования на Python и вы владеете школьной математикой. Мы полагаем, что курс может показаться трудоемким, но, завершив его, вы поймете, что он был одной из самых полезных вещей, которую вы могли сделать для себя. 

В первой половине курса основное внимание уделяется практическим методам, которые показывают только теорию, необходимую для практического использования этих методов. Затем, во второй половине курса, мы углубляемся в теорию. По завершении курса мы построим и обучим нейронную сеть схожую с “resnet” с нуля, которая будет приближена к запрашиваемой миром точности. 

Области, которые будут рассмотрены в курсе: 

Компьютерное зрение (например, классификация фотографий)

Локализация изображения (карты сегментации и активации) 

Ключевые точки изображения 

Языковое моделирование 

Классификация документов

Табличные данные (например, прогноз продаж) 

Совместная фильтрация (например, рекомендации по фильмам) 

Мы будем использовать библиотеку PyTorch, которая является самой современной и гибкой из широко используемых. Обратите внимание, что изученные вами понятия одинаково хорошо применимы к любой работе, которую вы хотите сделать с Tensorflow/keras, CNTK, MXNet или любой другой глубокой библиотекой. Изучение новой библиотеки занимает всего несколько дней, если вы хорошо понимаете эти понятия.