Практический Deep Learning

Полносвязные, сверточные и рекуррентные нейронные сети требуют не просто теоретического понимания, а навыка их реализации на практике. В этом курсе архитектуры моделей разбираются через призму инструментов PyTorch, превращая математические концепции в работающий код.

Программа охватывает полный цикл создания нейросетей: от базовых принципов обучения и механизмов внимания до устройства современных трансформеров. Особенное внимание уделяется прикладным задачам в области компьютерного зрения и обработки естественного языка. Курс ориентирован на тех, кто уже знаком с основами машинного обучения и готовится к прохождению технических собеседований на позицию Data Scientist.