Курс Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses

• Название курса: Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
• Школа: karpov.courses
• Направление / специальность: Программирование > Машинное обучение
• Формат обучения: Онлайн / Доступ к урокам
• Уровень: начинающий
• Документы: сертификат / диплом
• Кому подходит: новички без опыта / начинающий с небольшим опытом
• Рейтинг 9,7 / 10
• Подробнее про курс 

Программа курса Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses

• Обучение на курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) проходит в онлайн-формате на платформе karpov.courses. Основной контент — это видеоуроки, которые можно смотреть в любое время. Школа заявляет об отсутствии жестких дедлайнов, что удобно для совмещения с основной работой.
• По окончанию обучения все студенты получают документ сертификат или диплом.
• Дополнительная категория:300|Цена по скидке:89000|Оплата в рассрочку:24 месяц|Ежемесячная цена:5204|Продолжительность:4 месяц|План:
  Погрузитесь в тему Deep Learning. Изучите методы обучения глубоких нейросетей. Получите хорошую базу в области глубокого обучения (DL) для дальнейшего освоения темы на курсе.
  Обзор Deep Learning|План:
  Поймете принципы сборки нейросети. Научитесь работать с функциями потерь в PyTorch. Узнаете, как выстроить процесс обучения нейронной сети в рамках конвейера глубинного обучения (пайплайна DL).
  Построение нейросети и методы оптимизации|План:
  Освоите разные методы оптимизации. Узнаете, что такое эксперименты DL. Научитесь решать задачи классификации табличных данных.
  Продвинутые техники|План:
  Начнете знакомиться с задачами CV. Узнаете, как работать с изображениями, используя нейросети. Изучите концепт GAN.
  Работа с картинками|План:
  Познакомитесь с задачами NLP (обработка текстов). Поймете, как работать с текстом. Начнете изучение рекуррентных нейросетей.
  NLP|План:
  Узнаете, что такое LLM (большие языковые модели) сети, и как с ними работать. Научитесь работать с нейросетью в облаке. Поймете процесс деплоя (развертывания) в DL.
  Real Life DL|План:
  Узнаете, чем отличаются задачи обработки текстов от других задач DL. Изучите структуру решения задач обработки текстов. Поймете принципы кодирования слов.
  Погружение в NLP|План:
  Узнаете простейшие методы решения задач классификации и их недостатки. Научитесь решать простейшие задачи классификации.
  Классификация текста|План:
  Поймете отличия задач генерации текста от классификации. Изучите устройство n-gram модели и ее недостатки. Узнаете, как устроены рекуррентные сверточные сети.
  Токенизация, языковые модели|План:
  Узнаете все о недостатках RNN и о том, как нивелировать их с помощью LSTM. Освоите различные методы сэмплирования для разных ситуаций.
  Продвинутые рекуррентные нейронные сети|План:
  Изучите различные способы уменьшения размеров модели и поймете, как применять их на практике.
  Уменьшение размеров модели|План:
  Узнаете, чем BERT и GPT отличаются от Трансформера. Научитесь решать задачи превода текста.
  BERT и GPT|План:
  Поймете, чем дообучение лучше обучения с нуля. Узнаете, чем отличаются способы дообучения. Научитесь применять предобученные модели для решения downstream задач (задач, для которых дообучается или используется предобученная модель).
  Transfer learning (модели с переносом знания)|План:
  Познакомитесь со свойствами больших предобученных моделей. Научитесь дообучивать модели в парадигме PEFT
  Prompt Engineering, Parameter-efficient, Fine-tunning (промпт-инжиниринг, эффективная донастройка параметром, донастройка модели)|План:
  Поймете отличия языкового моделирования от seq2seq задач. Изучите ценность механизма внимания. Вникнете в суть архитектуры трансформера.
  Seq2seq, механизм внимания, трансформер|План:
  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 Работа с длинным контекстом и устройство больших моделей|Формат обучения:Самостоятельно|Есть вебинары:Нет|Есть домашние работы:Да|Есть видеоуроки:Да|Есть текстовые уроки:Да|Есть тренажеры:Да|Есть сообщество:Да|Сложность:Для новичков|Тип обучения:Курс|Есть бесплатная часть:Нет|Результат обучения:Сертификат|Часы в неделю:15
• Подробнее про программу курса 

Часто задаваемые вопросы про курс Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses

• Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой? Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, без ущерба работе и личной жизни. Более того, все видео доступны и по окончании курса, так что можно освежить знания в любой момент.
• Кто будет помогать мне в обучении на платформе? Авторы курса будут вашими кураторами в чате. Они дадут полезные советы и ответят на любые вопросы. Вы сможете перенять их опыт и профессиональные знания, узнаете лайфхаки.
• Какой документ я получу после окончания курса? В конце обучения получите сертификат или диплом установленного образца.
• Могу ли я получить налоговый вычет за обучение на платформе? Да, вы можете вернуть часть средств в виде налогового вычета. Основные условия: быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ. Налоговый вычет составит до 13% от стоимости курса. Максимальная сумма возврата части НДФЛ — 15 600 рублей за год при цене курса 120 000 рублей. Вы можете вернуть средства через работодателя или налоговую
• Подробнее про программу курса 

Отзывы о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses

Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Дмитрий Уливанов

⭐⭐⭐⭐⭐

Отличная учебная программа, подходит даже для тех кто начинает с нуля. Вообше в целом если Вам интересно направление Саморазвитие, то этот курс понравится и подача, и преподователи.

Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Кошерева Валентина

⭐⭐⭐⭐⭐

Отличные преподаватели и построенный процесс обучения. Все понравилось.

Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Авдеев Константин

⭐⭐⭐⭐⭐

Проходил обучение на курсе курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses. Вообще в целом хочется сказать только хорошее про школу karpov.courses. Грамотные преподователи — профессионалы, практики. Удобная платформа. Гибкий график обучения. 5+

 

Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Сергей Увранов

⭐⭐⭐⭐⭐

Грамотно построенное обучение, возможность заниматься по собственному графику.

Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Егоров Анатолий

⭐⭐⭐⭐⭐

Особенно полезными оказались практические задания. После каждого модуля нужно было выполнять реальные задачи, благодаря чему теория сразу закреплялась на практике. Кураторы отвечали достаточно быстро и подробно разбирали ошибки.

Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Степанова Юлия

⭐⭐⭐⭐⭐

Очень удобная онлайн-платформа. Доступ к урокам в любое удобное время.

Ссылка на курс