Deep Learning

Deep Learning — курс для тех, кто уже стоит на пороге нейросетей: знает Python с Pandas, NumPy и Scikit-learn, понимает типы задач машинного обучения и метрики accuracy, precision, recall и MSE. За 2,5–3 месяца intensive переводит вас с уровня «слышал про нейросети» на уровень «умею строить и обучать».

Программа идёт от фундамента к переднему краю. Сначала — обучение и регуляризация: SGD, Momentum, RMSProp, Adam, Dropout, BatchNorm и L1/L2. Затем свёрточные сети как история архитектур: LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet, DenseNet, EfficientNet и MobileNet, transfer learning и аугментации. Рекуррентные сети — от RNN и GRU до LSTM и архитектур Encoder-Decoder.

Отдельная гордость программы — блок внимания и NLP: dot-product и self-attention, multi-head attention, архитектура Transformer, эмбеддинги Word2vec, FastText и GloVe, предобученные ELMo, BERT и GPT, задачи NER и машинного перевода. Компьютерное зрение — детекция на YoLO и SSD, сегментация SegNet и U-Net, перенос стиля. Генеративные модели — автоэнкодеры, VAE и GAN, плюс глубокое обучение с подкреплением.

Практика — 8 проектов в портфолио и 15 домашних заданий: классификатор FashionMNIST, распознавание дорожных знаков, генератор строф «Евгения Онегина», собственная архитектура Dense-Attention для encoder-decoder. Итоговый проект вы выбираете сами и защищаете перед экспертом — это репетиция защиты решения перед заказчиком.

Формат — занятия по расписанию, не чаще 2 раз в неделю после 19:00 мск, около 10 часов в неделю; записи хранятся 3 года. Обратную связь по практикам дают эксперты, поддержку — наставники и координаторы. Дедлайны можно сдвигать, при необходимости — пауза до 6 месяцев.

По выпуску — удостоверение о повышении квалификации (обучение по гослицензии). Гарантии школы стандартные: возврат полной суммы в первые 3 занятия, налоговый вычет 13%. Курс логично доходит до программы «Руководитель проектов в области искусственного интеллекта» МФТИ и Нетологии, если цель — управленческая траектория в ИИ.