Совершите революцию в технологическом секторе, обучившись в данной Специализированной магистратуре в области глубокого обучения"

Стремительное развитие технологий в последние годы сделало не столь отдаленными перспективы создания самоуправляемого автомобиля, ранней диагностики серьезных заболеваний с помощью высокоточных устройств визуализации или распознавания лиц с помощью мобильных приложений. Сегодня эти появляющиеся инновации направлены на повышение точности автоматизированных систем и качества получаемых результатов.

В этом смысле, решающую роль играет ИТ-специалист, который должен обладать исчерпывающими знаниями в области глубокого обучения и быть способным сделать еще один шаг вперед в гонке отрасли за создание настоящего искусственного интеллекта. Именно поэтому TECH создал эту 12-месячную Специализированную магистратуру с самым современным и актуальным учебным планом, подготовленным настоящими экспертами в этой области.

Программа с теоретико-практической точки зрения позволит студентам получить интенсивные знания о математических основах, построении нейронных сетей, персонализации моделей и обучении с помощью TensorFlow. Широкий объем содержания, который будет гораздо легче усвоить благодаря видеоконспектам по каждой теме, видео in focus, специализированным чтениям по конкретным темам и кейс-стади. Кроме того, благодаря системе Relearning, используемой в TECH, специалист по информатике будет более естественно продвигаться по программе, закрепляя новые понятия с легкостью, что позволит сократить время на заучивание.

Университетское образование, ориентированное на получение знаний, которые помогут профессиональному росту студентов, желающих также совмещать первоклассное обучение с повседневной деятельностью. Достаточно иметь при себе цифровое устройство с выходом в Интернет, чтобы в любое время суток получить доступ к содержанию программы, которая находится в лидерах академического мира.

Благодаря образованию, полученному в TECH, вы сможете успешно реализовать свои проекты в области искусственного интеллекта в таких отраслях, как автомобилестроение, финансы или медицина"

Данная Специализированная магистратура в области Глубокое обучение содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Наиболее характерными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами Data Engineer и Data Scientist
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание программы предоставляет техническую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самостоятельной оценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Ознакомьтесь с библиотеками трансформаторов и других инструментов обработки естественного языка Hugging Face, чтобы применить их для решения проблем зрения"

В преподавательский состав программы входят профессионалы сферы, которые делятся своим опытом работы в обучении, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого студент должен попытаться решить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалисту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы получите доступ к инновационным учебным материалам, доступным 24 часа в сутки с любого цифрового устройства с выходом в Интернет"

Это Специализированная магистратура продолжительностью в 12 месяцев с применением методов глубокого обучения для решения реальных задач"

Учебный план этой университетской программы предлагает студентам академический путь по математическим основам глубокого обучения, его принципам, обучению глубоких нейронных сетей, визуализации результатов и оценке моделей глубокого обучения. Этот исчерпывающий материал, дополненный многочисленными инновационными учебными ресурсами, составляет виртуальную библиотеку этой программы.

С системой Relearning вы распрощаетесь с долгими часами заучивания и станете учиться гораздо эффективнее и быстрее"

Модуль 1. Математические основы глубокого обучения

1.1. Функции и производные

1.1.1. Линейные функции
1.1.2. Частичные производные
1.1.3. Деривативы высшего порядка

1.2. Мультивложенные функции

1.2.1. Составные функции
1.2.2. Обратные функции
1.2.3. Рекурсивные функции

1.3. Цепное правило

1.3.1. Производные мультивложенных функций
1.3.2. Производные составных функций
1.3.3. Производные обратных функций

1.4. Функции многократного ввода

1.4.1. Функции нескольких переменных
1.4.2. Векторные функции
1.4.3. Матричные функции

1.5. Производные функций с несколькими входами

1.5.1. Частичные производные
1.5.2. Направленные производные
1.5.3. Смешанные производные

1.6. Функции с несколькими векторными входами

1.6.1. Линейные векторные функции
1.6.2. Нелинейные векторные функции
1.6.3. Матрично-векторные функции

1.7. Создание новых функций на основе существующих

1.7.1. Сумма функций
1.7.2. Продукт функций 
1.7.3. Композиция функций

1.8. Производные функций с несколькими векторными входами

1.8.1. Производные линейных функций
1.8.2. Производные нелинейных функций
1.8.3. Производные составных функций

1.9. Векторные функции и их производные: Шаг вперед

1.9.1. Направленные производные
1.9.2. Смешанные производные
1.9.3. Матричные производные

1.10.  Обратный проход (Backward Pass)

1.10.1. Распространение ошибок
1.10.2. Применение правил обновления
1.10.3. Оптимизация параметров

Модуль 2. Принципы глубокого обучения

2.1. Контролируемое обучение:

2.1.1. Тренажеры контролируемого обучения
2.1.2. Области использования контролируемого обучения
2.1.3. Различия между контролируемым и неконтролируемым обучением

2.2. Модели контролируемого обучения

2.2.1. Линейные модели
2.2.2. Модели дерева решений
2.2.3. Модели нейронных сетей

2.3. Линейная регрессия

2.3.1. Простая линейная регрессия
2.3.2. Множественная линейная регрессия
2.3.3. Анализ регрессии

2.4. Обучение модели

2.4.1. Batch Learning
2.4.2. Online Learning
2.4.3. Методы оптимизации

2.5. Оценка модели: Обучающий набор в сравнении с тестовым набором

2.5.1. Метрики оценки
2.5.2. Перекрестная валидация
2.5.3. Сравнение наборов данных

2.6. Оценка модели: Код

2.6.1. Генерация прогнозов
2.6.2. Анализ ошибок
2.6.3. Метрики оценки

2.7. Анализ переменных

2.7.1. Определение релевантных переменных
2.7.2. Корреляционный анализ
2.7.3. Анализ регрессии

2.8. Объяснимость нейросетевых моделей

2.8.1. Модели интерпретации
2.8.2. Методы визуализации
2.8.3. Методы оценки

2.9. Оптимизация

2.9.1. Методы оптимизации
2.9.2. Методы регуляризации
2.9.3. Использование графиков

2.10. Гиперпараметры

2.10.1. Выбор гиперпараметров
2.10.2. Поиск параметров
2.10.3. Настройка гиперпараметров

Модуль 3. Нейронные сети, основа глубокого обучения

3.1. Глубокое обучение

3.1.1. Виды глубокого обучения
3.1.2. Области применения глубокого обучения
3.1.3. Преимущества и недостатки глубокого обучения

3.2. Операции

3.2.1. Сумма
3.2.2. Продукт
3.2.3. Перевод

3.3. Слои

3.3.1. Входной слой
3.3.2. Скрытый слой
3.3.3. Выходной слой

3.4. Склеивание слоев и операции

3.4.1. Проектирование архитектур
3.4.2. Соединение между слоями
3.4.3. Распространение вперед

3.5. Построение первой нейронной сети

3.5.1. Проектирование сети
3.5.2. Определение весов
3.5.3. Практика сети

3.6. Тренажер и оптимизатор

3.6.1. Выбор оптимизатора
3.6.2. Установление функции потерь
3.6.3. Установление метрики

3.7. Применение принципов нейронных сетей

3.7.1. Функции активации
3.7.2. Обратное распространение
3.7.3. Установка параметров

3.8. От биологических нейронов к искусственным

3.8.1. Функционирование биологического нейрона
3.8.2. Передача знаний искусственным нейронам
3.8.3. Установление взаимоотношений между ними

3.9. Реализация MLP (многослойного перцептрона) с помощью Keras

3.9.1. Определение структуры сети
3.9.2. Составление модели
3.9.3. Обучение модели

3.10.  Тонкая настройка гиперпараметров нейронных сетей

3.10.1. Выбор функции активации
3.10.2. Установка скорости обучения
3.10.3. Установка веса

Модуль 4. Обучение в области глубоких нейронных сетей

4.1. Градиентные задачи

4.1.1. Методы оптимизации градиента 
4.1.2. Стохастические градиенты
4.1.3. Методы инициализации весов

4.2. Повторное использование предварительно обученных слоев

4.2.1. Перенос результатов обучения
4.2.2. Извлечение признаков
4.2.3. Глубокое обучение

4.3. Оптимизаторы

4.3.1. Стохастические оптимизаторы градиентного спуска
4.2.3. Оптимизаторы Adam и RMSprop
4.3.3. Современные оптимизаторы

4.4. Программирование скорости обучения

4.4.1. Автоматическое управление скоростью обучения
4.4.2. Циклы обучения
4.4.3. Условия сглаживания

4.5. Переоценка

4.5.1. Перекрестная валидация
4.5.2. Регуляризация
4.5.3. Метрики оценки

4.6. Практические рекомендации

4.6.1. Конструкция модели
4.6.2. Выбор метрик и параметров оценки
4.6.3. Проверка гипотез

4.7. Трансфертное обучение

4.7.1. Перенос результатов обучения
4.7.2. Извлечение признаков
4.7.3. Глубокое обучение

4.8. Расширение данных

4.8.1. Преобразования изображений
4.8.2. Формирование синтетических данных
4.8.3. Преобразование текста

4.9. Практическое применение трансфертного обучения

4.9.1. Перенос результатов обучения
4.9.2. Извлечение признаков
4.9.3. Глубокое обучение

4.10. Регуляризация

4.10.1. L1 и L2
4.10.2. Регуляризация по принципу максимальной энтропии
4.10.3. Dropout

Модуль 5. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow

5.1. TensorFlow

5.1.1. Использование библиотеки TensorFlow
5.1.2. Обучение модели с помощью TensorFlow
5.1.3. Операции с графиками в TensorFlow

5.2. TensorFlow и NumPy

5.2.1. Вычислительная среда NumPy для TensorFlow
5.2.2. Использование массивов NumPy в TensorFlow
5.2.3. Операции NumPy для графиков TensorFlow

5.3. Настройка обучающих моделей и алгоритмов

5.3.1. Построение пользовательских моделей с помощью TensorFlow
5.3.2. Управление параметрами обучения
5.3.3. Использование методов оптимизации для обучения

5.4. Функции и графики TensorFlow

5.4.1. Функции в TensorFlow
5.4.2. Использование графиков для обучения модели
5.4.3. Оптимизация графов с помощью операций TensorFlow

5.5. Загрузка и предварительная обработка данных с помощью TensorFlow

5.5.1. Загрузка наборов данных с помощью TensorFlow
5.5.2. Предварительная обработка данных с помощью TensorFlow
5.5.3. Использование инструментов TensorFlow для манипулирования данными

5.6. API tf.data

5.6.1. Использование API tf.data для обработки данных
5.6.2. Построение потоков данных с помощью tf.data
5.6.3. Использование API tf.data для обучения моделей

5.7. Формат TFRecord

5.7.1. Использование API TFRecord для сериализации данных
5.7.2. Загрузка файлов TFRecord с помощью TensorFlow
5.7.3. Использование файлов TFRecord для обучения моделей

5.8. Слои предварительной обработки в Keras

5.8.1. Использование API препроцессинга Keras
5.8.2. Построение конвейерной системы предварительной обработки с помощью Keras
5.8.3. Использование API препроцессинга Keras для обучения моделей

5.9. Проект TensorFlow Datasets

5.9.1. Использование TensorFlow Datasets для загрузки данных
5.9.2. Предварительная обработка данных с помощью TensorFlow Datasets
5.9.3. Использование наборов данных TensorFlow для обучения моделей

5.10. Построение приложения глубокого обучения с помощью TensorFlow. Практическое применение

5.10.1. Построение приложения глубокого обучения с помощью TensorFlow
5.10.2. Обучение модели с помощью TensorFlow
5.10.3. Использование приложения для прогнозирования результатов

Модуль 6. Deep Computer Vision с использованием конволюционных нейронных сетей

6.1. Архитектура Visual Cortex

6.1.1. Функции зрительной коры
6.1.2. Теории вычислительного зрения
6.1.3. Модели обработки изображений

6.2. Конволюционные слои

6.2.1. Повторное использование весов в свертке
6.2.2. Конволюция 2D
6.2.3. Функции активации

6.3. Слои кластеризации и реализация слоев кластеризации с помощью Keras

6.3.1. Пулинг и стридинг
6.3.2. Flattening
6.3.3. Виды пулинга

6.4. Архитектуры CNN

6.4.1. Архитектура VGG
6.4.2. Архитектура AlexNet
6.4.3. Архитектура ResNet

6.5. Реализация CNN ResNet-34 с использованием Keras

6.5.1. Инициализация весов
6.5.2. Определение входного слоя
6.5.3. Определение выходного слоя

6.6. Использование предварительно обученных моделей Keras

6.6.1. Характеристики предварительно обученных моделей
6.6.2. Использование предварительно обученных моделей
6.6.3. Преимущества предварительно обученных моделей

6.7. Предварительно обученные модели для трансферного обучения

6.7.1. Трансфертное обучение
6.7.2. Процесс трансфертного обучения
6.7.3. Преимущества трансфертного обучения

6.8. Классификация и локализация в Deep Computer Vision

6.8.1. Классификация изображений
6.8.2. Определение местоположения объектов на изображениях
6.8.3. Обнаружение объектов

6.9. Обнаружение объектов и их отслеживание

6.9.1. Методы обнаружения объектов
6.9.2. Алгоритмы отслеживания объектов
6.9.3. Методы отслеживания и трассировки

6.10. Семантическая сегментация

6.10.1. Глубокое обучение для семантической сегментации
6.10.2. Обнаружение краев
6.10.3. Методы сегментации, основанные на правилах

Модуль 7. Обработка последовательностей с помощью RNN (Recurrent Neural Networks) и CNN (Convolutional Neural Networks)

7.1. Рекуррентные нейроны и слои

7.1.1. Типы рекуррентных нейронов
7.1.2. Архитектура рекуррентного слоя
7.1.3. Области применения рекуррентных слоев

7.2. Обучение рекуррентных нейронных сетей (RNN)

7.2.1. Обратное распространение по времени (Backpropagation Through Time, BPTT)
7.2.2. Стохастический нисходящий градиент
7.2.3. Регуляризация в обучении RNN

7.3. Оценка моделей RNN

7.3.1. Метрики оценки
7.3.2. Перекрестная валидация
7.3.3. Настройка гиперпараметров

7.4. Предварительно обученные RNN

7.4.1. Предварительно обученные сети
7.4.2. Обучение с переносом
7.4.3. Тонкая настройка

7.5. Прогнозирование временного ряда

7.5.1. Статистические модели для прогнозирования
7.5.2. Модели временных рядов
7.5.3. Модели на основе нейронных сетей

7.6. Интерпретация результатов анализа временных рядов

7.6.1. Анализ основных компонентов
7.6.2. Кластерный анализ
7.6.3. Корреляционный анализ

7.7. Работа с длинными последовательностями

7.7.1. Длинная кратковременная память (LSTM)
7.7.2. Рекуррентные блоки (GRU)
7.7.3. Одномерная конволюция

7.8. Частичное обучение последовательностей

7.8.1. Методы глубокого обучения
7.8.2. Генеративные модели
7.8.3. Обучение с применением подкрепления

7.9. Практическое применение RNN и CNN

7.9.1. Обработка естественного языка
7.9.2. Распознание патронов
7.9.3. Компьютерное зрение

7.10. Различия в классических результатах

7.10.1. Классические методы vs. RNN
7.10.2. Классические методы vs. CNN
7.10.3. Разница во времени обучения

Модуль 8. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) и внимания

8.1. Генерация текста с использованием RNN

8.1.1. Обучение RNN для генерации текста
8.1.2. Генерация естественного языка с помощью RNN
8.1.3. Приложения для генерации текста с помощью RNN

8.2. Создание обучающего набора данных

8.2.1. Подготовка данных для обучения RNN
8.2.2. Хранение обучающего набора данных
8.2.3. Очистка и преобразование данных

8.3. Анализ настроений

8.3.1. Ранжирование мнений с помощью RNN
8.3.2. Выявление тем в комментариях
8.3.3. Анализ настроений с помощью алгоритмов глубокого обучения

8.4. Сеть кодирования-декодирования для нейронного машинного перевода

8.4.1. Обучение RNN для машинного перевода
8.4.2. Использование кодирующе-декодирующей сети для машинного перевода
8.4.3. Повышение точности машинного перевода с помощью RNN

8.5. Механизмы внимания

8.5.1. Реализация механизмов внимания в RNN
8.5.2. Использование механизмов внимания для повышения точности модели
8.5.3. Преимущества механизмов внимания в нейронных сетях

8.6.  Трансформаторные модели

8.6.1. Использование трансформаторных моделей для обработки естественного языка
8.6.2. Применение трансформаторных моделей для зрения
8.6.3. Преимущества трансформаторных моделей

8.7. Трансформаторы для зрения

8.7.1. Применение трансформаторных моделей для зрения
8.7.2. Предварительная обработка данных изображений
8.7.3. Тренировки трансформаторных моделей для зрения

8.8. Библиотека трансформаторов Hugging Face 

8.8.1. Использование библиотеки трансформаторов Hugging Face
8.8.2. Применение библиотеки трансформаторов Hugging Face
8.8.3. Преимущества библиотеки трансформаторов Hugging Face

8.9. Другие библиотеки трансформаторов Сравнение

8.9.1. Сравнение различных библиотек трансформаторов
8.9.2. Использование других библиотек трансформаторов
8.9.3. Преимущества других библиотек трансформаторов

8.10. Разработка NLP-приложения с использованием RNN и внимания. Практическое применение

8.10.1. Разработка приложения для обработки естественного языка с использованием RNN и внимания
8.10.2. Использование RNN, механизмов ухода и моделей трансформаторов при внедрении
8.10.3. Оценка практической реализации

Модуль 9. Автоэнкодеры, GAN и диффузионные модели

9.1. Эффективные представления данных

9.1.1. Снижение размерности
9.1.2. Глубокое обучение
9.1.3. Компактные представления

9.2. Реализация РСА с неполным линейным автоматическим кодером

9.2.1. Процесс обучения
9.2.2. Внедрение Python
9.2.3. Использование тестовых данных

9.3. Стековые автоматические кодировщики

9.3.1. Глубокие нейронные сети
9.3.2. Построение архитектур кодирования
9.3.3. Использование инструментов

9.4. Конволюционные автокодировщики

9.4.1. Конструкция конволюционной модели
9.4.2. Тренировки конволюционной модели
9.4.3. Оценка результатов

9.5. Автоматическое обесцвечивание кодера

9.5.1. Применение фильтров
9.5.2. Проектирование моделей кодирования
9.5.3. Использование методов регуляризации

9.6. Автоматические разреженные автоматические кодеры

9.6.1. Повышение эффективности кодирования
9.6.2. Минимизация числа параметров
9.6.3. Применение методов регуляризации

9.7. Автоматические вариационные энкодеры

9.7.1. Использование вариационной оптимизации
9.7.2. Неконтролируемое глубокое обучение
9.7.3. Глубокие латентные представления

9.8. Генерация модных изображений MNIST

9.8.1. Распознание патронов
9.8.2. Генерация образов
9.8.3. Обучение в области глубоких нейронных сетей

9.9. Генеративные адверсарные сети и диффузионные модели

9.9.1. Формирование контента из изображений
9.9.2. Моделирование распределений данных
9.9.3. Использование состязательных сетей

9.10. Реализация моделей. Практическое применение

9.10.1. Реализация моделей
9.10.2. Использование реальных данных
9.10.3. Оценка результатов

Модуль 10. Обучение с применением подкрепления (Reinforcement Learning)

10.1. Оптимизация вознаграждения и поиск политики

10.1.1. Алгоритмы оптимизации вознаграждения
10.1.2. Процессы поиска политики
10.1.3. Обучение с подкреплением для оптимизации вознаграждения

10.2. OpenAI

10.2.1. Среда OpenAI Gym
10.2.2. Создание сред OpenAI
10.2.3. Алгоритмы обучения с подкреплением в OpenAI

10.3. Политика нейронных сетей

10.3.1. Конволюционные нейронные сети для поиска политик
10.3.2. Политики глубокого обучения
10.3.3. Расширение нейросетевых политик

10.4. Оценка действий: проблема распределения кредитов

10.4.1. Анализ рисков при распределении кредитов
10.4.2. Оценка доходности кредитов
10.4.3. Модели оценки кредитоспособности на основе нейронных сетей

10.5. Градиенты политики

10.5.1. Обучение с подкреплением и градиентами политики
10.5.2. Градиентная оптимизация политики
10.5.3. Алгоритмы градиентной политики

10.6. Марковские процессы принятия решений

10.6.1. Оптимизация марковских процессов принятия решений
10.6.2. Обучение с усилением для марковских процессов принятия решений
10.6.3. Модели марковских процессов принятия решений

10.7. Обучение с разницей во времени и Q-Learning

10.7.1. Применение временных различий в обучении
10.7.2. Применение Q-Learning в обучении
10.7.3. Оптимизация параметров Q-Learning

10.8. Реализация глубокого Q-Learning и вариантов глубокого Q-Learning

10.8.1. Построение глубоких нейронных сетей для глубокого Q-Learning
10.8.2. Реализация глубокого глубокого Q-Learning
10.8.3. Вариации глубокого Q-Learning

10.9. Алгоритмы обучения с применением подкрепления

10.9.1. Алгоритмы обучения с подкреплением
10.9.2. Алгоритмы обучения с вознаграждением
10.9.3. Алгоритмы обучения с наказанием

10.10. Проектирование среды обучения с подкреплением. Практическое применение

10.10.1. Проектирование среды обучения с подкреплением
10.10.2. Реализация алгоритма обучения с подкреплением
10.10.3. Оценка алгоритма обучения с подкреплением

Специализируйтесь на обучении, оценке и анализе нейросетевых моделей благодаря этой университетской программе"