10 часов концентрированного Deep Learning Да, у нас в специализации ИИ и анализ данных появился третий блок. 37 уроков, выстроенных в единую систему без лишней теории и разрозненных тем. Это модуль, который собирает нейросети в цельную картину и дает понимание того, как устроены современные модели. Стартуем с базы: повторяем архитектуру нейросетей, SGD, backpropagation, вычислительные графы и автоматическое дифференцирование. Затем переходим к Computer Vision и Natural Language Processing. Материал выстроен последовательно, чтобы от фундаментальных принципов перейти к прикладным задачам и современным архитектурам. Внутри модуля: ▪️CNN, детекция и сегментация объектов, работа с видео; ▪️RNN, LSTM, GRU и архитектура Seq2Seq; ▪️трансформеры и Attention; ▪️языковое моделирование и современные LLM; ▪️post-train подходы и alignment с RLHF. Сразу скажем, что это не обзорный формат. Разбираем backprop в матричной форме, архитектуры encoder-decoder и decoder-only моделей, обсуждаем ограничения предобученных моделей и методы их дообучения. В модуле есть семинары, тесты и задания для закрепления материала. Подойдет ML-специалистам, которые хотят систематизировать знания, усилить техническую базу и перейти в более узкие направления, включая CV и NLP. Если вы хотите понимать, как работают современные нейросетевые модели на уровне архитектуры и обучения, этот модуль закрывает вопрос комплексно. Переходите на сайт, чтобы посмотреть программу подробнее или оформить подписку.