Инженер по глубокому обучению нейросетей
- Нейросетевые решения на практике. Будете использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы
- Фундаментальные основы Deep Learning. Реализуете полносвязную нейросеть (MLP) с нуля на PyTorch и обучите её на простом датасете
- Рекуррентные нейронные сети (RNN): от основ к трансформерам. Реализуете RNN/LSTM с нуля на PyTorch и обучите модель на последовательных данных
- Свёрточные нейронные сети (CNN): от основ до продвинутых методов. Построите собственную CNN на PyTorch, обучите модель на MNIST, дообучите предобученную модель на новых данных
- Предобработка дпнных для моделей глубокого обучения (NLP, CV и Audio Analysis). Подготовите данные и подадите их на предобученные модели. Выберете метрики, функцию потерь и оптимизатор, проведёте обучение
