Что такое Deep Learning: учимся учить нейронные сети

Deep Learning — один из методов машинного обучения, помогающий решать специфические задачи по обработке больших объемов данных. Специалисты применяют этот подход, когда учат модели распознавать паттерны и прогнозировать с высокой точностью.

Существует много сфер, где применяется Deep Learning, как и разветвлений этого подхода. Специалисты, желающие овладеть такими знаниями, должны разбираться в теме машинного обучения в целом, а также глубоко понимать концепции линейной алгебры, теории вероятности, опыт программирования. Необходимо хорошо разбираться в Python, а также изучать специальные библиотеки данных — TensorFlow или PyTorch.

Чтобы ориентироваться в образовательных возможностях в области Deep Learning и AI, мы подготовили подборку с курсами для разных уровней подготовки.

Deep Learning 2023: Neural Networks, AI & ChatGPT Bonus

На платформе Udemy предусмотрен курс, с которого следует начинать изучение темы Deep Learning каждому, кто в этом заинтересован. Он содержит наиболее актуальную информацию со свежими обновлениями и имеет комплексную структурированную программу, которая охватывает как теорию, например алгоритмы глубокого обучения на Python, так и решение реальных кейсов (распознавание изображений, создание систем рекомендаций и т. п.). Структура курса, как и учебные материалы разделены на две ветви: об управляемом обучении и неуправляемом обучении. Каждый блок концентрируется на трех разных алгоритмах, что создает оптимальную структуру для изучения Deep Learning.

Чтобы присоединиться к курсу, стоит иметь достаточный уровень подготовки — материалы программы будут понятны тем, кто хорошо понимает математику и имеет базовые знания по программированию на Python. Курс достаточно велик, состоит из 27 секций, а это 191 лекция продолжительностью почти 23 часа видео в записи.

Вводная тема посвящена рассмотрению общего описания Deep Learning и помогает овладеть ChatGPT для более простого прохождения курса. Но фишкой курса является его прикладная направленность, ведь студенты будут работать над разрешением бизнес-проблем реального мира. Например, придется решить кейс с оттоком клиентов, применяя алгоритмы нейронных сетей или научить модель прогнозировать цены на акции.

Во время обучения будут использоваться Tensorflow и Pytorch — библиотеки с открытым кодом для Deep Learning.

Онлайн курс промт инжиниринга и эффективной работы с ШІ от Powercode Академия

Курс от Powercode Академия рассказывает об одной из самых известных моделей чат-бота с искусственным интеллектом. Студенты узнают о том, как устроена языковая модель, обученная на инструментах Deep Learning и содержащая функционал ChatGPT. Курс не позволит самостоятельно писать подобные модели, но расскажет о том, как ChatGPT работает, генерирует тексты, обрабатывает язык и переводит. При этом курс посвящен реальным кейсам использования ChatGPT, что поможет овладеть новыми знаниями просто и эффективнее выполнять повседневные задачи.

Структура курса содержит видеоуроки, поэтому студент может отдельно выбирать каждый модуль для прохождения, не фокусируясь на темах, которые ему не интересны. Программа полностью построена на практическом подходе и поможет человеку любой профессии и без необходимого технического опыта узнать больше о популярном AI-инструменте.

Computer Vision

Онлайн-школа robot_dreams предлагает комплексный курс о том, как научить нейронные сети распознавать объекты на видео. Программа посвящена Machine Learning и Deep Learning, учит применять библиотеки NymPy, Matplotlib, OpenCV, TensorFlow и Keras.

Темы рассчитаны на людей с опытом, поэтому проходить курс оптимально для Data Scientist, разработчикам Python с опытом обработки данных, а также айтишнкам из смежных сфер.

Преподаватель с 6-летним опытом работы поделится реальными кейсами применения AI-моделей, ведь сам реализовал проекты для разных областей (финтех, беспилотные авто, образование). Эксперт поможет разобраться в базовых задачах компьютерного зрения: фильтрация, выделение границ, кодирование, компрессия, классификация, детекция, треккинг и сегментация. А после прохождения курса студенты будут уметь строить и обучать нейросети для собственных проектов.

Кроме лекционных занятий предусмотрены воркшопы и QA-сессии, а финалом обучения станет выполнение курсового проекта.

Искусственный интеллект + Python

На курсе STEP IT Academy студенту предлагают комплексный подход к изучению нейронных сетей на основе языка программирования Python. Поскольку ее знание необходимо для овладения Deep Learning, этот курс лучше подходит начинающим в разработке, которым нужно подтянуть hard skills.

Программа первой части содержит основные концепции и мощную базу с Python, а второй блок посвящен искусственному интеллекту, обработке данных, алгоритмам и компьютерному зрению. Теория усложняется разборами практических кейсов, например построением механизмов рекомендаций контента на примере Netflix и Spotify. Отдельно будут также рассматриваться модели искусственного интеллекта для прогнозирования доходов и расходов, создания инновационных стартапов и работе с данными.

Курс поможет узнать больше об автоматизации процессов, прогнозировании и аналитике, поэтому подойдет свитчерам, которые хотят получить новые скилы для работы. Обучение рассчитано на 9 месяцев с графиком 2 занятия в неделю.

Deep Learning Specialization

На платформе Coursera есть отдельная программа с пяти курсов, которая позволяет погрузиться в тему Deep Learning на профессиональном уровне. Программа не подойдет начинающим, ведь требует знания Python на среднем уровне (основы, циклы, операторы и структуры данных), а также понимания на базовом уровне линейной алгебры и machine learning.

Курсы рассказывают о возможностях нейронных сетей и их использовании для разработок передовых технологий. Во время обучения используется библиотека TensorFlow, концепция распознавания речи, машинного перевода, обработки естественного языка, синтеза музыки и использования чат-ботов.

Программа содержит прикладной проект, на котором студент научится создавать и обучать нейронные сети, внедрять алгоритмы оптимизации, работать над уменьшением ошибок в ML-системах, а также применять различные типы обучения.

Учеба длится 3 месяца с интенсивностью занятий 10 часов в неделю.