Программирование

Разработка нейронных сетей на Python

Напишите первую свёрточную нейросеть и начните изучать искусственный интеллект за 3 недели. Нужны только базовые знания Python

Скоро
Старт
От 10 человек
Групповое обучение
2 месяца
Продолжительность обучения
Онлайн
Формат обучения

Описание программы

Нейронные сети умеют много вещей: от генерации изображений и удаления фона до сочинения стихов и создания цифровых личностей. На курсе вы напишите свёрточную нейросеть — инструмент компьютерного зрения. Его используют для FaceID, масок в мессенджерах, эффектов в реальном времени, автопилота в Tesla.

Кому подойдет

Студентам

Программа ориентирована на практику, которой иногда не хватает в вузе. Навык работы с нейросетями всё более востребован и поможет найти работу после учёбы

Программистам, инженерам, IT-специалистам

Если вы владеете базовыми навыками программирования и хотите разрабатывать технологии искусственного интеллекта

Разработчикам нейронных сетей

Нейросети многообразны. Этот курс — возможность получить навык работы с компьютерным зрением и свёрточными нейросетями

waves

Как проходит обучение

Доступ 24/7

Работайте с материалами курса в любое время из любого места

Удобный график

Обучение по индивидуальному графику без отрыва от основной работы или учёбы

Теория «без воды»

Формируйте мощную теоретическую базу по конспектам лекций, видео-инструкциям и на вебинарах

Реальная практика

Выполняйте практические работы, которые помогут закрепить теорию и сформировать навыки

Доступ к материалам навсегда

После окончания обучения мы не отключаем слушателей от электронных курсов. Когда программа обновится, вы сможете изучить новые материалы без дополнительной платы

Видеолекции и лабораторные работы

Изучайте материал в любой удобный момент с любого устройства, где есть Интернет

Результаты обучения

Сквозной проект — нейронная сеть на Python в облачном сервере GoogleColab

Актуальные навыки, которые помогут получить повышение или начать новую карьеру

Доступ к библиотеке материалов по нейронным сетям

Удостоверение о повышении квалификации

После окончания курса вы получите удостоверение о повышении квалификации

Ваше резюме после учебы

Аватар
Ваши навыки
  • Умею проектировать свёрточную нейросеть

  • Создаю нейронные сети на Python в облачном сервере GoogleColab

  • Использую базы данных из открытых источников для обучения и тестирования нейронной сети

Программа обучения

  • Тема 1. Изучение основ нейронных сетей

    10 дней
  • Тема 2. Изучение программного обеспечения Python для создания нейронных сетей

    10 дней
  • Тема 3. Итоговая аттестация

    2 дня

Преподаватели

portrait

Куприц Владимир Юрьевич

кандидат технических наук
Стаж
более 30 лет
portrait

Ноздреватых Борис Фёдорович

старший преподаватель кафедры РТС ТУСУР
Стаж
18 лет
portrait

Вебер Владислав Игоревич

ассистент кафедры радиотехнических систем ТУСУР

Отзывы выпускников

доцент кафедры антенн и радиопередающих устройств Института радиотехнических систем и управления ЮФУ

Курс хороший и интересный, к сожалению большинство занятий совпадали с расписанием моих занятий. Но можно было все просмотреть. Есть интерес погрузиться в тему для своих задач. Спасибо!

Добрые и отзывчивые преподаватели, всё хорошо объясняли, очень всё комфортно было, спасибо вам большое за курс. Благодаря вам я начал больше понимать и появился больший интерес!

научный сотрудник ЮФУ

Из понравившегося — домашние задания, которые построены таким образом, что невольно знакомишься со всеми функциями и возможностями языка. Преподаватели всегда обращают внимание на чат и сразу отвечают на возникающие по ходу лекции вопросы.

Стоимость

12 000
Единоразовый платеж

Старт:Выбираете сами
Набор:10 чел.
Длительность:6 недель
Формат:Онлайн
Ф.И.О.
E-mail
Город
Телефон

Нажимая на кнопку «Отправить», я соглашаюсь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.

Верните 1600 рублей,

воспользовавшись правом на налоговый вычет

bg

Не нашли то,
что искали?

Заполните форму или свяжитесь с нами в удобном мессенджере

Ф.И.О.
E-mail
Телефон

Нажимая на кнопку «Отправить», я соглашаюсь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.