Deep Learning Academy

Name: Deep Learning Academy
Availability: InStock

PYTHONPythonAiData_science

Освойте глубокое обучение с PyTorch: от нейронов и обратного распространения ошибки до CNN, Transformer и production MLOps.

🤖 На основе AI📚 30 курсов👥 100 000+ учеников⭐ Рейтинг 4,9

Начать учиться →Изучить программу ↓

Обзор курса

Глубокое обучение с Python

Освойте глубокое обучение с PyTorch, от нейронов и обратного распространения ошибки до современных архитектур. Этот курс включает 30 прогрессивных мини-курсов от абсолютного новичка (A1) до продвинутого уровня (B2), с короткими сфокусированными уроками и быстрыми тестами для закрепления каждой концепции.

Чему вы научитесь

Начните с tensor, перцептрона, функций активации и autograd, затем создавайте и обучайте нейронные сети. Переходите к CNN, RNN, Transformer и внимание, transfer learning, GAN, diffusion модели, распределённое обучение и production MLOps. Каждый урок практический, с доступным круглосуточно AI-репетитором, когда вы застрянете.

Как это работает

Каждый курс разбит на четыре сфокусированных, лаконичных урока. Завершайте несколько уроков в день и вы освоите весь курс за недели, а не за месяцы.

Начать учиться →

Инструменты

Инструменты курса

Суперзаряди обучение с помощью инструментов и функций на базе ИИ

💬

Чат с ИИ

Общайся с ИИ-репетитором

🧠

Задать супервопросPRO

Получай ответы на уровне эксперта

📝

Создать урокPRO

Конструктор уроков на базе ИИ

Как ты будешь учиться

🎯

Интерактивные уроки

Практические упражнения по программированию с мгновенной обратной связью

🤖

ИИ-репетитор

Получай мгновенную помощь от нашего ИИ, когда застрянешь

💻

Встроенный редактор

Пиши и запускай код прямо в браузере

🏆

Сертификат

Получи сертификат при завершении курса

Программа обучения

30 курсов

Все курсы в пути обучения Deep Learning Academy.

Что такое глубокое обучение на самом деле

A14 уроков

Объясните, чем глубокое обучение отличается от классического машинного обучения и в каких задачах оно особенно эффективно.

Настройка рабочего окружения PyTorch

A14 уроковPRO

Установите PyTorch, запустите его на CPU или GPU и убедитесь, что окружение работает.

Тензоры: данные глубокого обучения

A14 уроковPRO

Уверенно создавайте тензоры PyTorch, изменяйте их форму и выполняйте с ними вычисления.

От NumPy к векторному мышлению

A14 уроковPRO

Заменяйте циклы Python быстрыми векторизованными операциями над тензорами.

Нейрон и перцептрон

A14 уроковPRO

Создайте один нейрон и посмотрите, как он проводит границу принятия решений.

Функции активации, делающие сети нелинейными

A24 уроковPRO

Выбирайте ReLU, sigmoid, tanh и softmax для подходящих задач.

Интуитивное понимание градиентного спуска

A24 уроковPRO

Поймите, как модель движется вниз по склону к меньшей ошибке.

Autograd: PyTorch выполняет вычисления за вас

A24 уроковPRO

Используйте requires_grad и backward(), чтобы автоматически вычислять градиенты.

Ваша первая нейронная сеть с nn.Module

A24 уроковPRO

Определяйте, создавайте и запускайте полносвязную сеть в PyTorch.

Обучение классификатора на реальных данных

A24 уроковPRO

Обучите небольшую сеть от начала до конца и измерьте её точность.

Обратное распространение без тайн

B14 уроковPRO

Проследите, как ошибки распространяются назад и обновляют каждый вес.

Функции потерь для любых задач

B14 уроковPRO

Выбирайте подходящую функцию потерь для задач регрессии, бинарной и многоклассовой классификации.

Оптимизаторы за пределами обычного SGD

B14 уроковPRO

Настраивайте SGD, момент и Adam, чтобы обучать модели быстрее и стабильнее.

Создание надёжного цикла обучения

B14 уроковPRO

Добавляйте проверку, контрольные точки и метрики в цикл уровня продуктивной среды.

Конвейеры данных с Dataset и DataLoader

B14 уроковPRO

Эффективно подавайте данные с помощью пользовательских Dataset и пакетных DataLoader.

Борьба с переобучением и регуляризация

B14 уроковPRO

Диагностируйте переобучение и применяйте исключение, аугментацию и нормализацию.

Свёрточные сети для изображений

B14 уроковPRO

Создайте CNN, которая учится выделять визуальные признаки из исходных пикселей.

Классические архитектуры CNN

B14 уроковPRO

Изучите путь от LeNet до ResNet и идеи, благодаря которым сети стали глубже.

Модели последовательностей: RNN и LSTM

B14 уроковPRO

Моделируйте упорядоченные данные с помощью рекуррентных сетей и памяти с управляющими воротами.

Эмбеддинги и текст как числа

B14 уроковPRO

Преобразуйте слова в плотные векторы, на которых может учиться сеть.

Механизм внимания и Transformer

B24 уроковPRO

Реализуйте самомодифицированное внимание и соберите блок Transformer.

Перенос обучения и дообучение

B24 уроковPRO

Адаптируйте предварительно обученные модели под свою задачу, используя небольшой объём данных.

Автокодировщики и обучение представлений

B24 уроковPRO

Сжимайте и восстанавливайте данные, чтобы изучать полезные скрытые представления.

Генеративно-состязательные сети

B24 уроковPRO

Обучите генератор и дискриминатор создавать новые изображения.

Диффузионные модели и современная генерация

B24 уроковPRO

Поймите, как диффузионные модели очищают шум, постепенно создавая новые образцы.

Ускорьте обучение: смешанная точность и профилирование

B24 уроковPRO

Ускорьте обучение с помощью AMP, профилирования и оптимизации памяти GPU.

Масштабирование: распределённое обучение

B24 уроковPRO

Обучайте модели на нескольких GPU с помощью DataParallel и DDP.

Оценивайте и отлаживайте глубокие модели

B24 уроковPRO

Честно измеряйте качество моделей и разбирайтесь, почему они делают такие прогнозы.

Развёртывание моделей в рабочей среде

B24 уроковPRO

Экспортируйте и оптимизируйте обученную модель, а затем предоставляйте к ней доступ через API.

MLOps: от экспериментов к надёжным конвейерам

B24 уроковPRO

Отслеживайте версии моделей и контролируйте их работу, как это делает команда рабочей среды.

Часто задаваемые вопросы

Курс Deep Learning Academy бесплатный?

Да. Ты можешь начать курс Deep Learning Academy бесплатно и пройти его интерактивные уроки без платежей. Опциональная подписка PRO открывает продвинутые инструменты на базе ИИ и сертификат, который можно поделиться.

Нужен ли мне опыт, чтобы выучить PYTHON?

Нет. Курс начинается с основ и постепенно переходит к более сложным темам, поэтому ты можешь начать даже без предыдущего опыта PYTHON.

Как я выучу PYTHON на CoddyKit?

Ты учишься на практике. Короткие интерактивные уроки сочетают понятное объяснение с практическими упражнениями по программированию, которые выполняются в реальном времени, а круглосуточный ИИ-репетитор помогает, когда ты застрянешь.

Получу ли я сертификат за завершение Deep Learning Academy?

Да. Пользователи PRO могут пройти экзамен и получить сертификат завершения Deep Learning Academy с проверяемым кодом.

Могу ли я выучить PYTHON на телефоне?

Да. CoddyKit доступен в браузере и как нативное приложение на iOS и Android, так что ты можешь выучить PYTHON на любом устройстве и твой прогресс синхронизируется.

Начни Deep Learning Academy прямо сейчас

Присоединись к тысячам учеников, которые осваивают программирование с помощью уроков на AI.

Начать бесплатно →Все курсы