Курсы по нейронным сетям

Основы машинного обучения, нейронные сети на Python, распознавание образов, компьютерное зрение, обработка естественного языка и производственное развертывание Machine Learning: практические курсы по нейросетевым технологиям для аналитиков, разработчиков, ML-инженеров и MLOps-специалистов

+7 (495) 41-41-121

Расписание курсов по нейросетям в Школе Больших Данных

Код курса Название курса Дата начала курса Цена Ак.часов Дней
MLSPМашинное обучение в Apache Spark08 Авг07 Ноя48 000162
MLOPSРазработка и внедрение ML-решений07 Окт27 Янв54 000246
PYMLМашинное обучение на Python28 Окт10 Фев54 000246
PYNNНейронные сети на Python19 Авг16 Дек54 000246
PNLPNLP с Python29 Июл18 Ноя90 0004010
VISIComputer vision на Python29 Июл18 Ноя90 0004010

Что такое нейронные сети и где они используются

Нейронные сети — это математические алгоритмы, реализованные в виде программных систем, которые способны обучаться на примерах, распознавать закономерности в огромных объемах данных и принимать решения, подобно человеку. Это один из методов искусственного интеллекта и машинного обучения. Нейросеть состоит из множества узлов - искусственных нейронов, которые аналогично естественным, обрабатывают информацию, используя распределенные вычисления над отдельными данными и свертку результатов воедино. Сегодня нейронные сети активно используются в различных бизнес-приложениях:
  • распознавание образов - детектирование объектов на статичном изображении и в динамике (на видео). Сюда относятся задачи компьютерного (машинного) зрения, а также анализа аудиоинформации. Это применяется в идентификации лиц, жестов, дорожных знаков и других визуальных паттернов.
  • обработка естественного языка (NLP, Natural Language Processing) - машинный перевод, резюмирование большого объема текста, распознавание и генерации речи, чат-боты;
  • классификация - категоризация объектов или субъектов относительно принадлежности к какой-то группе по набору признаков;
  • прогнозирование - расчет возможных значений, например, в рекомендательных системах, выявлении мошеннических операций, предсказания погоды и других сложных ситуаций с большим объемом исходных данных и множеством вариантов развития.
Изучение нейросетевых алгоритмов является разделом науки о данных (Data Science). Однако, создание нейросетевых систем и их производственное развертывание отличается от типового процесса разработки ПО необходимостью постоянно обучать и переобучать ML-модель на новых данных. Поэтому для эффективного применения этих методов искусственного интеллекта в бизнес-кейсах ML-инженер должен не только иметь опыт разработки и развертывания приложений, но и обладать компетенциями в области Data Science. Все знания и навыки для практической работы с нейросетевыми системами вы получите на курсах в нашем учебном центре.
Программы обучения по нейронным сетям подходят как опытным специалистам, так и начинающим. Все курсы Школы Больших Данных по Data Science и Machine Learning постоянно обновляются с учетом современных трендов науки о данных и прикладных бизнес-кейсов.​

Обучение в Школе Больших Данных:
карта курсов по нейронным сетям

Основы нейросетевых технологий

PYML
Машинное обучение на Python: введение в Machine Learning, математические основы и базовые задачи ML
PYNN
Нейронные сети на Python: полносвязные и сверточные сети, глубокое обучение и применение нейросетей в бизнес-задачах
PNLP
NLP с Python: нейросети в задачах обработки естественного языка (Natural Language Processing)

Производственное развертывание нейросетевых систем

VISI
Computer vision на Python: машинное (компьютерное) зрение, распознавание образов, детектирование и трекинг объектов на изображениях и видео
MLSP
Машинное обучение в Apache Spark: нейросети и распределенная обработка больших массивов данных в почти реальном времени с мощным фреймворком
MLOPS
Разработка и внедрение ML-решений: особенности создания, современные инструменты и лучшие практики производственного развертывания нейросетевых систем

Кому нужны курсы по нейронным сетям

Практические курсы по нейросетевым технологиям в Школе Больших Данных предназначены для аналитиков, разработчиков, дата-инженеров, специалистов по Data Science и руководителей ИИ-проектов, которые хотят получить следующие знания и навыки:

Понять, что такое машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект

Разобраться с математическими основами нейросетевых алгоритмов и других методов Machine Learning

Развернуть ML-систему в производственном контуре, используя современные CI/CD-инструменты

Освоить базовые методы машинного обучения, их возможности и ограничения

Разрабатывать собственные нейросетевые алгоритмы и другие модели Machine Learning

Научиться использовать мощные современные инструменты обработки больших данных для обучения нейросетевых моделей

Наши курсы по нейронным сетям помогут вам начать профессиональную карьеру ML-инженера, специалиста по Data Science и MLOps - производственному развертыванию систем Machine Learning. Выбирайте свою специализацию, а мы подберем для вас нужный обучающий курс или разработаем индивидуальную образовательную программу.

Как проходят практические тренинги по нейросетям в Школе Больших Данных

Курсы по нейронным сетям в нашем учебном центре организованы в виде краткосрочных интенсивов. Программы курсов включают все теоретические знания и практические навыки работы, необходимые для эффективной работы в качестве специалиста по Data Science и ML-инженера

Обучение проходит в форме интерактивного практического семинара с разбором теории и выполнение практических работ с обратной связью преподавателя для каждого слушателя. Практика включает проектирование собственных моделей машинного обучения и их реализацию в виде уникальных веб-сервисов

Окончив курсы по нейросетям в нашем лицензированном учебном центре, независимо от формы проведения (онлайн или офлайн), вы получите сертификат или удостоверение установленного образца, которые могут засчитываться в качестве свидетельства о повышении квалификации ИТ-специалиста

Станьте востребованным специалистом по нейронным сетям и машинному обучению вместе с BigDataSchool!

География наших клиентов

  • Москва
  • Санкт-Петербург
  • Нижний Новгород
  • Екатеринбург
  • Казань
  • Краснодар
  • Красноярск
  • Перьм
  • Челябинск
  • Новосибирск
  • Томск
  • Тверь
  • Саратов
  • Самара
  • Ростов-на-Дону
  • Хабаровск
  • Волгоград
  • Калуга
  • Якутск
  • Севастополь
  • Тольяти
  • Владивоссток
  • Тюмень
  • Южно-Сахалинск
  • Уфа
  • Ставрополь
  • Минск
  • Алматы
  • Астана
  • Ташкент
  • Душанбе
  • Бешкек
Поиск по сайту