Нейронные сети на Python

Код курса Даты начала курса Стоимость обучения Длительность обучения Формат обучения
PYNN
19 августа 2024
09 декабря 2024
54 000 руб. 24 ак.часов
Количество дней: 6
Дистанционный
Регистрация

Практический курс «Нейронные сети на Python» — основы нейросетей для аналитиков, разработчиков Big Data, руководителей и специалистов по работе с большими данными.

О продукте:

Искусственная нейронная сеть (нейросеть) – это математическая модель с программной или аппаратной реализацией, имитирующая функционирование биологических нервных клеток живого организма. В отличие от других вычислительных моделей, нейросети ориентированы на биологические принципы. Благодаря этому нейросетевые модели обладают следующими качествами:

  • массовый параллелизм;
  • распределённое представление информации и вычисления;
  • способность к обучению и обобщению;
  • адаптивность;
  • обработки информации в контексте окружающей среды;
  • толерантность к ошибкам;
  • низкое энергопотребление.

Правила работы нейросетевых алгоритмов не программируются, а вырабатываются в процессе обучения. Это обеспечивает адаптивность моделей к изменениям входных сигналов, включая шумовые воздействия. Сегодня нейросети считаются одним из наиболее популярных методов машинного обучения (Machine Learning) и используются в различных областях деятельности для решения следующих прикладных задач в условиях неполноты входной информации:

  • распознавание образов (визуальных, аудиозаписей, видеопотоков, графических изображений, рукописного текста и пр.);
  • прогнозирование будущих событий (поведение пользователей, погодные явления, курсы валют, возникновение и развитие чрезвычайных ситуаций и пр.);
  • классификация и кластеризация данных (финансовый скоринг, медицинская диагностика, выявление мошеннических операций);
  • интеллектуальный анализ данных, оптимизация бизнес-процессов и принятие управленческих решений.

Как именно нейросетевые алгоритмы и инструменты моделирования можно использовать для конкретных бизнес-кейсов, вы узнаете в рамках нашего образовательного курса «Введение в нейронные сети».

Аудитория:

Практический курс «Нейронные сети на Python» предназначен для аналитиков, разработчиков программного обеспечения, руководителей и специалистов по работе с большими данными, которые хотят получить следующие знания и навыки:

    • понять, что такое нейросети, машинное обучение и искусственный интеллект;
    • освоить принципы функционирования нейронных сетей;
    • знать, как эффективно использовать нейросетевые модели в бизнесе;
    • разобраться с математическими основами нейронных сетей;
    • освоить базовые методы работы с нейросетевыми алгоритмами;
    • обрабатывать датасеты для подготовки к моделированию;
    • научиться строить собственные модели нейронных сетей;
    • интерпретировать результаты моделирования.

Уровень подготовки:

О курсе:

Курс «Нейронные сети на Python» представляет собой прикладные основы наиболее популярного метода Machine Learning, включая всю необходимую теорию и практику по этой области искусственного интеллекта. В программе рассмотрена математическая база современных нейросетевых алгоритмов. В курсе приведены базовые задачи, которые могут быть решены с помощью методов нейросетей: классификация изображений и другие прикладные кейсы распознавания образов. Большое внимание уделено практическому решению задач с использованием нейросетевых методов на языке Python. Курсы по нейронным сетям также содержат материалы по применению сверточных нейросетей в production, в т.ч. обучение нейронной сети и ее интеграция с другими программными алгоритмами.

На практике вы самостоятельно создадите собственную нейросеть, решив задачи классификации с помощью этой модели машинного обучения. В результате освоения программы курса вы овладеете основными навыками создания веб-сервисов на базе нейросетей и сможете выбрать наилучшую архитектуру нейросети для конкретной бизнес-задачи.

Особенности курса:

    • Основное внимание направлено не на теорию, а на практику и применимость решений в реальном бизнесе.
    • Вся теория подкреплена реальными данными из практики.
    • В конце каждой темы вы получите задание на проверку усвоенного материала.
    • По результатам выполнения практического задания каждый слушатель получит индивидуальный фидбек от преподавателя.

Продолжительность: 6 дней, 24 академических часа.

Соотношение теории к практике 50/50

Методические материалы: учебное пособие на русском языке

Программа курса «Нейронные сети на Python»

1. Простейшие нейронные сети

    • Теоретическая часть: основные понятия; классификация задач, решаемых с помощью методов машинного обучения; виды данных, понятие датасета; полносвязные нейронные сети.
    • Практическая часть: первичный анализ датасета, предобработка данных, построение полносвязной нейронной сети.

2. Математические основы нейронных сетей

    • Теоретическая часть: метрики качества работы нейронной сети, градиентный спуск, алгоритм обратного распространения ошибки, эффект переобучения.
    • Практическая часть: тонкая настройка нейронной сети на примере задачи классификации изображений.

3. Свёрточные нейронные сети

    • Теоретическая часть: параметры сверточных нейронных сетей, предобученные нейронные сети.
    • Практическая часть: использование предобученных нейронных сетей на примере задачи классификации изображений.

4. Решение кейса: “Классификация изображений”

    • Теоретическая часть: построение набора данных, фильтрация и предобработка данных.
    • Практическая часть: решение кейса.

5. Использование нейронных сетей в production

    • Теоретическая часть: сериализация/десериализация объектов в Python, фреймворк Flask.
    • Практическая часть: создание веб-сервиса на фреймворке Flask.
Скачать программу курса «PYNN: Курс Введение в нейронные сети на Python» в формате pdf

Отправить ссылку на:

Что Вы получите:

Окончив курс «Нейронные сети на Python» в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных», вы получите удостоверение установленного образца, что свидетельствует о повышении квалификации. По умолчанию документ выдается в электронном виде (pdf-файл), по желанию делаем бумажный вариант без дополнительной оплаты.

https://www.youtube.com/watch?v=l1uQkdB7Mkg

Кто проводит курс

Ермилов Дмитрий
Академия Федеральной службы безопасности Российской Федерации (Москва, 2012)
Профессиональные компетенции:
  • Ведущий Data Scientist в ФГУП “Центр информационных технологий”, Москва
  • Руководитель программ в Университете искусственного интеллекта, Москва.
  • Кандидат наук (2017 год, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва)
Конорев Олег
Академия Федеральной службы безопасности Российской Федерации (Москва, 2012)
Профессиональные компетенции:
  • Руководитель группы Data Science в НИИ “Квант”, Москва
  • Computer vision (CV) – решение задач по классификации и детектировании объектов на фото и видео, идентификации человека,  сегментации изображений и распознаванию текста с библиотеками OpenCV, Tensorflow API и архитектурами нейронных сетей  Yolo, SSD, fRCNN, U-net и пр.
  • Natural language processing (NLP) – решение задач по классификации текстов, извлечению именованных сущностей (NER) и ключевых слов с библиотеками gensim, nltk, fasttext, spacy и др. Построение различных архитектур на основе искусственных нейронных сетей с использованием различных представлений слов (Embedding, Word2Vec) и готовых нейросетевых решений (Bert, fastai)
  • Time series analysis – решение задач обработки, анализа и классификации аудио сигналов с библиотеками librosa, ffmpeg и различных архитектур нейронных сетей, а также предсказание значений временных рядов (time series forecasting) в приложении к котировкам активов с использованием классических решений (ARMA, ARIMA) и моделей на базе сверточных нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (LSTM,GRU) и их комбинаций.
  • Проекты сегментации сигналов с различных датчиков и приборов и распознавания речи (speech-to-text) с облачными сервисами Yandex и Google.

Чтобы записаться на курс PYNN: Нейронные сети на Python позвоните нам по телефону +7 (495) 414-11-21 или заполните форму регистрации ниже.

Я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с политикой конфиденциальности.
Контакты авторизированного учебного центра
«Школа Больших Данных»
Адрес:
127576, г. Москва, м. Алтуфьево, Илимская ул. 5 корпус 2, офис 319, БЦ «Бизнес-Депо»
Часы работы:
Понедельник - Пятница: 09.00 – 18.00
Остались вопросы?
Звоните нам +7 (495) 414-11-21 или отправьте сообщение через контактную форму. Также вы можете найти ответы на ваши вопросы в нашем сборнике часто задаваемых вопросов.
Оставьте сообщение, и мы перезвоним вам в течение рабочего дня
Я даю свое согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь с политикой конфиденциальности.
Или напишите нам в соц.сетях
Поиск по сайту