Лекториум / Каталог курсов / Прикладные нейросети
Лекториум / Каталог курсов / Прикладные нейросети
Прикладные нейросети
Рассмотрим нейросети с точки зрения их практического применения
18 уроков
Чат с однокурсниками
Свободное расписание
Присоединяйтесь к курсу в любое время. Обучение бесплатное
Записаться
Курс подойдет слушателям, заинтересованным в приобретении и совершенствовании навыков работы с прикладными нейросетями. В курсе используются базовые понятия и инструменты языка Python, но знание языка программирования не требуется для его успешного освоения.
На курсе мы рассмотрим нейросети не с технической стороны, а с точки зрения их практического применения. Мы будем использовать так называемые предобученные модели; чтобы работать с ними не нужно дополнительных знаний или инструментов.
Рассмотрим три типа задач:
  • Создание текстов (чат-модель)
  • Детекция объектов на изображениях
  • Автоматическое распознавание речи
Для каждой задачи подробно изучим весь процесс: от обработки данных до загрузки и запуска самой модели.
В рамках каждой темы курса будут предоставлены дополнительные материалы по изучению домена.
Трейлер курса
Для кого
Курс подойдет тем, кто:
  • Хочет разобраться, как нейросети помогают автоматизировать рутинные процессы
  • Хочет использовать инструменты машинного обучения для работы с текстами, изображениями и аудио в работе или учебе
  • Заинтересован в автоматизации аналитики и рабочих процессов (product owner, product manager, аналитики)
Зачем
  • Получить общее представление о возможностях использования предобученных нейросетей
  • На примере практических задач изучить общий принцип работы с предобученными нейросетями
программа курса
  • Машинное обучение
  • Нейросети
  • Работа с ноутбуками и Colab
  • Работа с датасетами
Результаты обучения:
  • Научитесь определять возможности и сложности применения различных алгоритмов машинного обучения
  • Получите общие знания о текстовом домене, методах обработки текстовых данных, архитектурах соответствующих моделей, а также научитесь работать с предобученными диалоговыми моделями
  • Познакомитесь с доменами аудио, методами обработки аудиоданных, архитектурами соответствующих моделей, а также научитесь работать с предобученными моделями автоматического распознавания речи
  • Получите общие знания о домене изображений, методах обработки изображений в Python, представление об архитектурах соответствующих моделей, а также научитесь работать с предобученными моделями по классификации изображений и детекции объектов
Автор
  • Косакин Даниил Юрьевич
    Приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ
Как выглядят лекции
Курс подойдет слушателям, заинтересованным в приобретении и расширении навыков работы с прикладными нейросетями
Прикладные нейросети
На курсе мы рассмотрим нейросети не с технической стороны, а с точки зрения их практического применения. Мы будем использовать так называемые предобученные модели; чтобы работать с ними не нужно дополнительных знаний или инструментов.
Рассмотрим три типа задач:
  • Создание текстов (чат-модель)
  • Детекция объектов на изображениях
  • Автоматическое распознавание речи
Для каждой задачи подробно изучим весь процесс: от обработки данных до загрузки и запуска самой модели.
  • Что вы получите

    • 4 тематических блока, 18 видеолекций и задания
    • Авторская подача: просто, понятно и с юмором
    • Свободное расписание: нет дедлайнов и сроков сдачи заданий
    • Все материалы доступны сразу, можно начать обучение в удобное время
    • Профессиональное видео и современная графика
    • Практические проверочные задания, которые помогут отработать и закрепить навыки
  • Зачем

    • Получить общее представление о возможностях использования предобученных нейросетей
    • На примере практических задач изучить общий принцип работы с предобученными нейросетями
Присоединяйтесь к курсу в любое время. Обучение бесплатное
FAQ
Реквизиты курса
Длительность курса

4 недели
Организатор

Больше прекрасных курсов
Находясь на сайте, вы даете согласие на обработку файлов cookie. Это необходимо для более стабильной работы сайта