We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
Course image
Andrew Ng, Kian Katanforoosh, and Younes Bensouda Mourri

Этот курс поможет вам ознакомиться с новейшими технологиями искусственного интеллекта. Инженеры по глубокому обучению сейчас широко востребованы, освойте методы глубокого обучения и перед вами откроются многочисленные карьерные возможности. Глубокое обучение также можно считать новой «сверхспособностью», с помощью которой вы будете строить такие ИИ-системы, которые невозможно было создать еще пару лет назад.

В этом курсе вы познакомитесь с основами глубокого обучения. После завершения курса вы:

Read more

Этот курс поможет вам ознакомиться с новейшими технологиями искусственного интеллекта. Инженеры по глубокому обучению сейчас широко востребованы, освойте методы глубокого обучения и перед вами откроются многочисленные карьерные возможности. Глубокое обучение также можно считать новой «сверхспособностью», с помощью которой вы будете строить такие ИИ-системы, которые невозможно было создать еще пару лет назад.

В этом курсе вы познакомитесь с основами глубокого обучения. После завершения курса вы:

- будете иметь представление об основных технологических тенденциях, движущих вперед область глубокого обучения;

- сможете строить, обучать и применять полносвязные глубокие нейронные сети;

- будете знать, как реализуются эффективные (векторизованные) нейросети;

- получите представление о ключевых параметрах архитектуры нейронной сети

Данный курс также позволяет разобраться, как в реальности действует глубокое обучение, а не просто дает его поверхностное описание. Поэтому после завершения курса вы сможете применять глубокое обучение в собственных приложениях. Если вы ищете работу в области ИИ, то после прохождения данного курса вы также сможете ответить на простые вопросы в ходе собеседования.

Это первый курс специализации «Глубокое обучение».

Enroll now

What's inside

Syllabus

Нейронные сети и глубокое обучение
Сумейте объяснить основные тенденции, обеспечивающие взлет отрасли глубокого обучения, описать, где и как эти технологии применяются в текущее время.
Read more
Основы нейронных сетей
Научитесь ставить задачу машинного обучения, используя нейросети. Научитесь использовать векторизацию для ускорения своих моделей.
Малослойные нейросети
Научитесь создавать нейросеть с одним скрытым слоем, используя прямое и обратное распространение ошибки
Глубокие нейросети
Освойте ключевые вычисления в глубоком обучении, используйте их для построения и обучения глубоких нейросетей и примените их для решения задач компьютерного зрения.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Может помочь в создании ИИ-систем, которые были бы невозможны несколько лет назад
Научит применять глубокое обучение на практике
Предоставляет все необходимые знания для построения, обучения и применения полносвязных глубоких нейронных сетей
Создан известными в области глубокого обучения специалистами
Предназначен для начинающих осваивать глубокое обучение
Строит прочную базу для дальнейшего углубления в области глубокого обучения

Save this course

Save Нейронные сети и глубокое обучение to your list so you can find it easily later:
Save

Reviews summary

Challenging intro to deep learning

Despite offering a solid introduction to deep learning fundamentals, this course comes with some language barriers and technical issues that may hinder your learning experience. Take note that some assignments may not be feasible to submit.
The program includes interesting tasks and examples.
"It's interesting and a little difficult. Program tasks are very helpful to see the results and better understand the theory."
Course materials may not be in your preferred language.
"Не на русском языке"
Certain assignments may be impossible to submit.
"невозможно отправить задания"

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Нейронные сети и глубокое обучение with these activities:
Сбор и организация заметок, заданий, викторин и экзаменов
Сбор и организация ваших учебных материалов поможет вам не отвлекаться во время курса и сосредоточиться на обучении.
Show steps
  • Соберите все материалы для курса в одном месте.
  • Создайте систему для организации материалов.
  • Регулярно просматривайте свои материалы.
Организация еженедельных групповых сессий для обсуждения и обучения
Регулярное обсуждение концепций глубокого обучения с однокурсниками поможет вам лучше усвоить материал и устранить пробелы в знаниях.
Show steps
  • Создайте группу из однокурсников.
  • Выберите время и место для регулярных встреч.
  • Обсуждайте выбранные темы и помогайте друг другу с вопросами.
Работа с библиотекой Keras для построения нейронных сетей
Изучите библиотеку Keras и используйте ее для создания и обучения нейронных сетей, что укрепит ваше понимание практического применения глубокого обучения.
Browse courses on Keras
Show steps
  • Ознакомьтесь с основами Keras.
  • Постройте простую нейронную сеть с помощью Keras.
  • Ознакомьтесь с передовыми функциями Keras.
Show all three activities

Career center

Learners who complete Нейронные сети и глубокое обучение will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Artificial Intelligence Engineer
Artificial Intelligence Engineers design, develop, and implement AI systems. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, can help AI Engineers stay up-to-date on the latest advancements in deep learning. The course covers topics such as convolutional neural networks, recurrent neural networks, and deep reinforcement learning.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers are responsible for developing and implementing machine learning models. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, provides a solid foundation in the fundamentals of deep learning, which is a critical skill for Machine Learning Engineers. The course covers topics such as neural network architectures, optimization algorithms, and regularization techniques.
Marketing Manager
Marketing Managers are responsible for developing and executing marketing campaigns. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for Marketing Managers who want to learn more about AI and how to apply it to marketing. The course covers topics such as social media marketing, email marketing, and search engine optimization.
Business Analyst
Business Analysts help businesses make better decisions by providing them with data-driven insights. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for Business Analysts who want to learn more about AI and how to apply it to business problems. The course covers topics such as customer segmentation, fraud detection, and risk management.
Product Manager
Product Managers are responsible for the development and launch of new products. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for Product Managers who want to learn more about AI and how to apply it to product development. The course covers topics such as user experience design, feature engineering, and agile development.
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for Quantitative Analysts who want to learn more about AI and how to apply it to financial modeling. The course covers topics such as machine learning, deep learning, and risk management.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and implement software systems. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for Software Engineers who want to learn more about AI and how to apply it to their work. The course covers topics such as natural language processing, computer vision, and speech recognition.
Sales Manager
Sales Managers are responsible for leading and managing sales teams. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for Sales Managers who want to learn more about AI and how to apply it to sales. The course covers topics such as lead generation, customer relationship management, and sales forecasting.
Risk Manager
Risk Managers identify, assess, and manage risks for organizations. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for Risk Managers who want to learn more about AI and how to apply it to risk management. The course covers topics such as risk assessment, risk mitigation, and risk modeling.
Data Analyst
Data Analysts collect, clean, and analyze data to identify trends and patterns. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for Data Analysts who want to learn more about AI and how to apply it to data analysis. The course covers topics such as supervised learning, unsupervised learning, and time series analysis.
Investment Analyst
Investment Analysts provide investment advice to individuals and organizations. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for Investment Analysts who want to learn more about AI and how to apply it to investment analysis. The course covers topics such as stock analysis, bond analysis, and portfolio management.
Financial Analyst
Financial Analysts provide financial advice to individuals and organizations. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for Financial Analysts who want to learn more about AI and how to apply it to financial analysis. The course covers topics such as financial modeling, risk management, and portfolio optimization.
Operations Manager
Operations Managers are responsible for the day-to-day operations of a business. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for Operations Managers who want to learn more about AI and how to apply it to operations. The course covers topics such as supply chain management, inventory management, and quality control.
Data Scientist
Data Scientists typically require a master's degree in a field such as computer science, statistics, or data science. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for those looking to learn more about the latest AI technologies and how to apply them to data science problems. The course covers topics such as neural networks, deep learning, and supervised and unsupervised learning.
Compliance Officer
Compliance Officers ensure that organizations comply with laws and regulations. This course, Нейронные сети и глубокое обучение, may be useful for Compliance Officers who want to learn more about AI and how to apply it to compliance. The course covers topics such as regulatory compliance, data privacy, and ethics.

Reading list

We've selected 12 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Нейронные сети и глубокое обучение.
Эта книга - углубленный обзор распознавания образов и машинного обучения. Она подойдет тем, кто хочет получить прочное теоретическое понимание этих областей.
Эта книга - более углубленный обзор глубокого обучения, чем предыдущая. Она подойдет тем, кто уже знаком с основами глубокого обучения и хочет углубиться в более продвинутые темы.
Эта книга - углубленный обзор статистического обучения, который охватывает широкий спектр тем, включая машинное обучение. Она подойдет тем, кто хочет получить прочное теоретическое понимание статистического обучения и того, как его применять в реальных приложениях.
Эта книга - практическое руководство по машинному обучению, которое охватывает широкий спектр тем. Она подойдет тем, кто хочет получить общее представление о машинном обучении и том, как его применять в реальных приложениях.
Эта книга - введение в статистическое обучение, которое охватывает широкий спектр тем, включая машинное обучение. Она подойдет тем, кто хочет получить общее представление о статистическом обучении и том, как его применять в реальных приложениях.
Эта книга - введение в подкрепляющее обучение, которое является одной из основных парадигм машинного обучения. Она подойдет тем, кто хочет получить общее представление о подкрепляющем обучении и том, как его применять в реальных приложениях.
Эта книга - введение в гауссовы процессы, которые являются мощным методом машинного обучения. Она подойдет тем, кто хочет получить общее представление о гауссовых процессах и том, как их применять в реальных приложениях.
Эта книга - введение в байесовское рассуждение и машинное обучение. Она подойдет тем, кто хочет получить общее представление о байесовском рассуждении и том, как его применять в машинном обучении.
Эта книга - обзор алгоритмических аспектов машинного обучения. Она подойдет тем, кто хочет получить углубленное понимание того, как работают алгоритмы машинного обучения.
Эта книга - визуальное введение в глубокое обучение. Она подойдет тем, кто хочет понять концепции глубокого обучения с помощью иллюстраций и примеров.
Эта книга - практическое руководство по машинному обучению с использованием библиотек Python, таких как Scikit-Learn, Keras и TensorFlow. Она подойдет тем, кто хочет получить практический опыт в машинном обучении.
Эта книга - практическое руководство по глубокому обучению с использованием Python. Она подойдет тем, кто хочет получить практический опыт в глубоком обучении.

Share

Help others find this course page by sharing it with your friends and followers:

Similar courses

Here are nine courses similar to Нейронные сети и глубокое обучение.
Повышение эффективности глубоких нейросетей
Most relevant
Последовательные модели
Most relevant
Искусственный Интеллект (ИИ) для всехin
Most relevant
Сверточные нейронные сети
Most relevant
Python: обработка и анализ данных и ИИ
Most relevant
Структурирование проектов по машинному обучению
Most relevant
Основы автоматизации при помощи языка Python
Most relevant
Основы компьютерных сетей
Most relevant
Основы графического дизайна
Most relevant
Our mission

OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.

Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.

Find this site helpful? Tell a friend about us.

Affiliate disclosure

We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.

Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.

Thank you for supporting OpenCourser.

© 2016 - 2024 OpenCourser