Чему вы научитесь
- Основы TensorFlow и Keras: архитектура, слои, модели, оптимизаторы.
- Создание и обучение нейронных сетей для задач классификации и регрессии.
- Работа с изображениями: сверточные нейронные сети (CNN).
- Трансферное обучение и fine-tuning предобученных моделей.
- Визуализация и интерпретация результатов.
- И многое другое
О курсе
Этот курс — ваш проводник в мир глубокого обучения с использованием TensorFlow и Keras. Мы не просто расскажем, как работают нейронные сети, а научим вас создавать, обучать и применять их на практике. Вы освоите ключевые инструменты для решения реальных задач: от классификации изображений до файн-тюнинга моделей.
Для кого этот курс
Для тех, кто хочет с нуля освоить TensorFlow и Keras. Для начинающих аналитиков данных, дата-саентистов и разработчиков. Для всех, кто планирует работать с нейронными сетями и искусственным интеллектом.
Начальные требования
- Базовые знания Python.
- Теоретические познания в области нейронных сетей на уровне курса Нейронные сети с нуля
- Опыт работы с библиотеками для анализа данных (например, Pandas, Numpy) будет плюсом.
Преподаватель
Валерий Никаноров.
- Работаю senior ML-инженером в МТС-банке.
- Увлекаюсь машинным обучением и нейронными сетями!
- В качестве хобби делаю курсы.
- Преподаю машинное обучение, глубинное обучение, статистику и не только уже больше 7 лет.
- Стараюсь преподносить материал интересно, без зубрежки и занудства.
- Стремлюсь делиться своими знаниями!
- Увлекался ИИ до того, как это стало мейнстримом))
Как проходит обучение
- Уроки текстовые) по TensorFlow и Keras.
- Тесты для закрепления материала.
- Практические задания на код с дальнейшим их разбором
Программа курса
Введение и настройка
- Пререквизиты и введениеДемо-доступ
- Поддержка GPU | CUDA
- Обработка данныхДемо-доступ
Создание и обучение нейронной сети
- Создание нейронной сети
- Обучение нейронной сети
- Практика на код №1
- Валидационный набор
- Прогнозирование
- Матрица ошибок
- Сохранение и загрузка модели
- Практика на код №2
CNN
- Подготовка изображений
- Создание и обучение сверточной нейронной сети
- Предсказание сверточной нейронной сети
- Выполнение аугментации данных
- Задачи на код
Fine-tuning & Transfer Learning
- Создание дообученной нейронной сети
- Обучение дообученной нейронной сети
- Классификация изображений с MobileNet
- Обработка изображений для дообученной MobileNet
- Тонкая настройка MobileNet
- Заключение
Что вы получаете
- 22 урока, 47 тестов, 4 интерактивные задачи
- Навыки работы с TensorFlow и Keras, востребованные в индустрии.
- Практический опыт создания и обучения нейронных сетей.
- Доступ к форуму для обсуждения решений и вопросов.
- Сертификат об успешном завершении курса.
