Программа дополнительного профессионального образования «Создание нейронных сетей на Python» направлена на освоение новой профессии или расширение компетенций в области искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения и глубокого обучения. Слушатели получат углубленные знания о принципах работы нейронных сетей, их архитектуре, обучении и применении. В ходе обучения будут рассмотрены современные библиотеки Python (TensorFlow, Keras, PyTorch) и технологии, используемые для создания и развертывания нейронных сетей. Особое внимание уделяется практическим навыкам программирования, решению реальных задач и реализации проектов.
Получите дополнительное профессиональное образование в области создания нейронных сетей на Python!
Плитки:
- 144 часа , из них более 60% — блок практической подготовки.
- По окончании выдаётся диплом о дополнительном профессиональном образовании .
- Перспективная и востребованная профессия.
- Помощь в трудоустройстве и стажировках.
- Зарплата от 120 тыс. рублей в месяц .
- В программе рассмотрены вопросы по основам Python, работе с библиотеками машинного обучения (TensorFlow, Keras, PyTorch), созданию и обучению нейронных сетей, анализу данных и оптимизации моделей. Слушатели изучат создание скриптов, автоматизацию задач и разработку собственных проектов.
Преимущества программы:
- Гибкое сочетание онлайн и офлайн форматов позволяет учиться параллельно с работой или основным образованием.
- Удобный график и темп дают возможность свободно планировать время для своего профессионального развития.
- Современное программное обеспечение и интерактивные задания помогут освоить актуальные инструменты и технологии в сфере ИИ и нейронных сетей.
- Интерактивный формат подачи учебного материала создаст комфортную и увлекательную обстановку для получения новых знаний.
- Персональное сопровождение и поддержка каждого слушателя помогут успешно усваивать материал и решать возникающие вопросы.
- Комплексный подход к программе позволяет получить системные знания в сфере машинного обучения и нейронных сетей.
Курс подойдет:
- Студентам школ и колледжей, желающим освоить новую профессию в IT.
- Специалистам, которые хотят сменить карьерный путь и начать работать в сфере искусственного интеллекта.
- Тем, кто хочет углубить свои знания в Python и применять их для создания нейронных сетей.
Чему вы научитесь:
- Писать код на Python для создания и обучения нейронных сетей.
- Работать с популярными библиотеками: TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn.
- Создавать и обучать модели машинного обучения и глубокого обучения.
- Анализировать данные и строить визуализации для оценки результатов.
- Разрабатывать собственные проекты: от простых нейросетей до сложных архитектур.
- Оптимизировать модели для повышения точности и производительности.
- Применять полученные знания для решения реальных задач в бизнесе, медицине, науке и других областях.
Кто может учиться:
Граждане Российской Федерации, достигшие 18-летнего возраста, которые имеют среднее профессиональное / высшее образование или являются студентами вуза / колледжа.
Стоимость обучения:
Модули:
Модуль 1. Введение в Python и основы машинного обучения
Тема 1.1. Введение в Python. Установка среды разработки (Anaconda, Jupyter Notebook). Первая программа. Основные типы данных. Базовые операции.
Тема 1.2. Библиотека NumPy. Работа с массивами данных. Линейная алгебра.
Тема 1.3. Библиотека Pandas. Обработка и анализ данных. Очистка данных.
Тема 1.4. Библиотека Matplotlib и Seaborn. Визуализация данных.
Тема 1.5. Введение в машинное обучение. Линейная регрессия. Метрики качества.
Тема 1.6. Проектное задание № 1: Создание простой модели линейной регрессии.
Модуль 2. Основы нейронных сетей
Тема 2.1. Что такое нейронные сети? Архитектура нейронных сетей. Введение в TensorFlow и Keras.
Тема 2.2. Создание первой нейронной сети. Обучение модели. Градиентный спуск.
Тема 2.3. Полносвязные нейронные сети. Активационные функции (ReLU, Sigmoid, Softmax).
Тема 2.4. Регуляризация. Dropout. Batch Normalization.
Тема 2.5. Проектное задание № 2: Создание и обучение полносвязной нейронной сети.
Модуль 3. Глубокое обучение и продвинутые архитектуры
Тема 3.1. Свёрточные нейронные сети (CNN). Применение в компьютерном зрении.
Тема 3.2. Рекуррентные нейронные сети (RNN). LSTM и GRU. Применение в обработке естественного языка.
Тема 3.3. Генеративно-состязательные сети (GAN). Применение в генерации изображений.
Тема 3.4. Трансформеры (Transformers). Применение в NLP и других задачах.
Тема 3.5. Проектное задание № 3: Реализация CNN для классификации изображений.
Модуль 4. Практические приложения и развертывание моделей
Тема 4.1. Оптимизация моделей. Тюнинг гиперпараметров. Grid Search и Random Search.
Тема 4.2. Развертывание моделей. Flask и FastAPI для создания API.
Тема 4.3. Работа с большими данными. Интеграция с хранилищами данных.
Тема 4.4. Этические аспекты ИИ. Объяснение моделей. Интерпретация результатов.
Тема 4.5. Проектное задание № 4: Создание и развертывание полноценного проекта с использованием нейронных сетей.