🧠 Глубокое обучение и нейронные сети

Продвинутый образовательный курс, посвященный современным архитектурам глубоких нейронных сетей. Программа охватывает сверточные и рекуррентные сети, механизмы внимания, трансформеры и практические аспекты обучения глубоких моделей.

📋 Программа курса:

• Математические основы глубокого обучения
• Сверточные нейронные сети (CNN)
• Рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM, GRU)
• Механизмы внимания (Attention)
• Архитектура трансформеров
• Генеративные состязательные сети (GAN)
• Автоэнкодеры и вариационные автоэнкодеры
• Методы оптимизации и регуляризации
• Transfer Learning и Fine-tuning

🎯 Что вы изучите:

• Проектирование и реализацию глубоких нейронных сетей
• Работу с различными типами данных (изображения, тексты, последовательности)
• Техники обучения глубоких моделей
• Современные фреймворки для deep learning
• Методы отладки и оптимизации нейронных сетей
• Применение предобученных моделей

📚 Формат обучения:

• Углубленные видео-лекции
• Практические проекты с реальными данными
• Примеры кода и ноутбуки Jupyter
• Дополнительные исследовательские материалы
• Доступ к вычислительным ресурсам

⏱ Информация о курсе:

• Продолжительность: 12 недель
• Уровень: продвинутый
• Язык: русский
• Необходимые знания: основы машинного обучения, программирование на Python