Openbravo-rus.ru

Образование по русски
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Глубокое обучение торрент

Глубокое обучение (Deep Learning): краткий туториал

Первым шагом к пониманию того, как работает глубокое обучение, является понимание различий между несколькими важными терминами.

Нейронная сеть (искусственная нейронная сеть) — это попытка воспроизведения работы человеческого мозга на компьютере при помощи слоев нейронов.

Искусственный интеллект — способность машины или программы находить решения при помощи вычислений.

Во время первых исследований в области ИИ ученые пытались воспроизвести человеческий интеллект для решения конкретных задач — например, игры с человеком. Было введено большое количество правил, которым должен следовать компьютер. На основе этих правил компьютер принимал решения в согласии с конкретным списком возможных действий.

Машинное обучение — это попытка научить компьютеры самостоятельно обучаться на большом количестве данных вместо жестко постулированных правил.

Машинное обучение позволяет компьютерам самостоятельно обучаться. Это возможно благодаря вычислительной мощности современных компьютеров, которые могут легко обрабатывать большие наборы данных.

Контролируемое и неконтролируемое обучение

Контролируемое обучение (обучение с учителем, supervised learning) подразумевает использование помеченных наборов данных, содержащих входные данные и ожидаемые выходные результаты. Когда вы обучаете нейронную сеть с помощью контролируемого обучения, вы подаете как входные данные, так и ожидаемые выходные результаты.

Если результат, генерируемый нейронной сетью, неверен, она скорректирует свои вычисления. Это итерационный процесс, оканчивающийся тогда, когда сеть перестает совершать ошибки.

Примером задачи с контролируемым обучением является предсказание погоды. Нейросеть учится делать прогноз погоды с использованием исторических данных. Обучающие данные включают в себя входные данные (давление, влажность, скорость ветра) и выходные результаты (температура).

Неконтролируемое обучение (обучение без учителя, unsupervised learning) — это машинное обучение с использованием наборов данных без определенной структуры.

Когда вы обучаете нейросеть неконтролируемо, она самостоятельно проводит логическую классификацию данных. Примером задачи с неконтролируемым обучением является предсказание поведения посетителей интернет-магазинов. В этом случае сеть не обучается на размеченных даннх. Вместо этого она самостоятельно классифицирует входные данные и отвечает на вопрос, какие пользователи чаще всего покупают различные товары.

Глубокое обучение

Теперь вы подготовлены к изучению того, что такое глубокое обучение и как оно работает.

Глубокое обучение — это метод машинного обучения. Глубокое обучение позволяет обучать модель предсказывать результат по набору входных данных. Для обучения сети можно использовать как контролируемое, так и неконтролируемое обучение.

Разница между машинным и глубоким обучением

Рассмотрим, как работает глубокое обучение, на примере сервиса по оценке стоимости авиабилета. Мы будем обучать его контролируемым образом.

Мы хотим, чтобы наш сервис предсказывал цену на авиабилет по следующим входным данным:

  • аэропорт вылета;
  • аэропорт назначения;
  • дата отбытия;
  • авиакомпания.

Нейронные сети глубокого обучения

Давайте заглянем внутрь нашей модели. Как и у животных, искусственная нейронная сеть содержит взаимосвязанные нейроны. На диаграмме они представлены кругами:

Глубокая нейронная сеть (с двумя скрытыми слоями)

Нейроны сгруппированы в три различных типа слоев:

  • входной слой;
  • скрытый слой (слои);
  • выходной слой.

Входной слой принимает входные данные. В нашем случае имеется четыре нейрона на входном слое: аэропорт вылета, аэропорт назначения, дата вылета и авиакомпания. Входной уровень передает эти данные в первый скрытый слой.

Скрытые слои выполняют математические вычисления со входными данными. Одна из задач при создании нейронных сетей — определение количества скрытых слоев и нейронов на каждом слое.

Слово «глубина» в термине «глубокое обучение» означает наличие более чем одного скрытого слоя.

Выходной слой выдает результат. В нашем случае это прогноз цены на билет.


Итак, как же вычисляется цена? Здесь вступает в силу магия глубокого обучения. Нейроны связаны между собой с определенным весом. Вес определяет важность элемента входных данных. Исходные веса задаются случайным образом.

При прогнозировании цены на билет дата вылета является одним из наиболее важных факторов. Следовательно, связи нейрона времени вылета будут иметь большой вес.

Каждый нейрон имеет функцию активации. Ее смысл трудно понять без привлечения математических рассуждений. Одной из ее целей является «стандартизация» данных на выходе из нейрона.

После того, как набор входных данных прошел через все слои нейронной сети, функция активации возвращает выходные результаты через выходной уровень.

Обучение глубокой сети

Обучение нейросети — самая сложная часть глубокого обучения. Почему?

  • Вам нужен большой набор данных.
  • Вам нужно большое количество вычислительной мощности.

Для оценки стоимости билета нужно найти исторические данные о ценах на билеты. Из-за большого количества возможных комбинаций аэропортов и дат вылета нам нужен очень большой список цен на билеты.

Для обучения сети нужно подать в нее подготовленные данные и сравнить сгенерированные ей выходные результаты с результатами из нашего тестового набора данных. Поскольку сеть еще не обучена, результаты будут неверными.

После пропуска всех данных можно определить функцию, которая будет показывать нам, насколько результаты работы алгоритма отличаются от реальных данных. Эта функция называется функцией потерь.

В идеале мы хотим, чтобы функция потерь была равна нулю. В этом случае выходные результаты работы сети полностью совпадают с результатами тестового набора данных.

Как уменьшить значение функции потерь?

Нужно менять веса между нейронами. Можно делать это случайным образом до тех пор, пока функция потерь не станет равной нулю, но это не очень эффективно.

Вместо этого мы будем использовать метод градиентного спуска. Градиентный спуск — это метод, который позволяет найти минимум функции. В нашем случае мы ищем минимум функции потерь.

Суть метода состоит в небольшом изменении весов после каждой итерации. Вычисляя производную (или градиент) функции потерь при определенном наборе весов, можно определить, в каком направлении находится минимум.

Для минимизации функции потерь нужно многократно перебирать данные. Именно поэтому нам требуется большая вычислительная мощность. Уточнение весов с помощью градиентного спуска выполняется автоматически. В этом и состоит магия глубокого обучения!

После обучения можно использовать разработанный нами сервис для прогнозирования цен на авиабилеты.

Читать еще:  Обучение хл для начинающих

В сухом остатке:

  • Глубокое обучение использует нейронную сеть для воспроизведения интеллекта животных.
  • Существует три типа слоев нейронов в нейронной сети: входной слой, скрытый слой (слои) и выходной слой.
  • Связи между нейронами имеют вес, определяемый важностью элемента входных данных.
  • Для обучения глубокой нейронной сети необходим реально большой набор данных.
  • Итерационно сравнивая выходные результаты со включенными в набор данными, можно вычислить функцию потерь, указывающую, насколько сильно ошибается алгоритм.
  • После каждой итерации (epoch) веса между нейронами перераспределяются с помощью метода градиентного спуска для минимизации функции потерь.

13 бесплатных курсов по нейронным сетям и машинному обучению

Каждый день все больше заголовков посвящено тому, как глубокое обучение меняет мир. Хотите узнать, о чем весь этот шум? Или улучшить свою карьеру? Существует множество курсов, которые вы можете пройти бесплатно или почти бесплатно.

Консультант поисковика онлайн-курсов Class Central Дэвид Вентури в своем блоге поделился списком лучших онлайн-курсов, посвященных разным видам нейронных сетей и глубокому обучению. Многие из этих курсов можно пройти бесплатно, с каждым уроком получая знания от главных исследователей машинного обучения нашего времени. Предлагаем читателям AppTractor.ru список курсов из его статьи.

Каждый день все больше заголовков посвящено тому, как глубокое обучение меняет мир. Хотите узнать, о чем весь этот шум? Или улучшить свою карьеру? Существует множество курсов, которые вы можете пройти бесплатно или почти бесплатно.

Креативное применение глубокого обучения с TensorFlow

Курс рассказывает о базовых компонентах глубокого обучения, как оно работает, и о разработке необходимого кода для построения различных алгоритмов. Главный фокус этого курса — не только понимание того, как создавать необходимые компоненты, но и как их можно творчески применить. Доступны бесплатные и платные опции.

Нейронные сети для машинного обучения

Изучение искусственных нейронных сетей и их применения в машинном обучении: распознавании речи и объекта, сегментации изображений, моделировании языка и человеческого движения. Внимание уделяется как самим алгоритмам, так и практическим советам для их лучшей работы. Есть бесплатная и платная версия.

Глубокое обучение на практике для программистов, Часть 1

Этот семинедельный курс создан для всех, у кого есть хотя бы год опыта в кодинге и знания из математики старшей школы. Вы начнете с первого шага, создания подходящего GPU сервера, и пройдете весь путь создания реальных моделей для компьютерного зрения, обработки естественного языка и систем рекомендаций. Бесплатный курс.

6.S191: Введение в глубокое обучение

Недельное введение в методы глубокого обучения с применением машинного перевода, распознавания изображений, игр, создания изображений. Курс, сочетающий практику в TensorFlow и брейнсторминг с лекциями. Бесплатный курс.

6.S094: Глубокое обучение для самоуправляемых машин

Этот курс — введение в практику глубокого обучения через тему создания беспилотных автомобилей. Он создан для новичков в машинном обучении, но может быть полезным для опытных исследователей для обзора методов глубокого обучения и их применения. Бесплатный курс.

Глубокое обучение

В этом курсе от Google вы получите ясное понимание движущей силы глубокого обучения и создадите умные системы, которые учатся на больших или сложных объемах данных. Вы научитесь решать новые виды проблем, которые раньше казались слишком сложными, и придете к лучшему пониманию сложной природы человеческого ума при решении этих проблем. Бесплатный курс.

Глубокое обучение для обработки естественного языка

Это прикладной курс, концентрирующийся на текущих достижениях в анализе и генерировании речи и текста и использующий рекуррентные нейронные сети. В программу обучения входят математические определения релевантных моделей машинного обучения и связанные с ними алгоритмы оптимизации. Этот бесплатный курс ведет Фил Блансом, а создан он в партнерстве с группой исследования естественного языка DeepMind.

CS224n: Обработка естественного языка при помощи глубокого обучения

Курс предоставляет детальное введение в последние исследования в глубоком обучение, применимые к обработке естественного языка. Он покрывает векторные представления слов, метод окон для нейронных сетей, рекуррентные нейронные сети, модели коротко- и долгосрочной памяти, рекурсивные и сверточные нейронные сети. Обучение ведется при помощи лекций и заданий по программированию. Бесплатный курс.

Машинное обучение

На основе нейронауки и статистики этот курс знакомит с базовыми знаниями о нейронных сетях, методом обратного распространения ошибки, машинами Больцмана, автоэнкодерами, сверточными и рекуррентными нейронными сетями. Он иллюстрирует, как глубокое обучение влияет на наше понимание разумности и вклад в создание умных машин. Бесплатный курс.

Летняя школа по машинному обучению 2015 и 2016

Эта школа направлена на выпускников, инженеров и исследователей, у которых уже есть представление о машинном обучении (необязательно о глубоком) и которые хотят узнать больше об этом быстро растущем поле знаний. Она доступна не в форме традиционного онлайн-курса, но организаторы и лекторы делают эти видео золотой жилой контента по глубокому обучению. Бесплатный курс.

Онлайн курс по нейронным сетям

Курс рассчитан на слушателей уровня выпускников институтов и покрывает как основные виды нейронных сетей, так и более сложные темы. Бесплатен.

Обучение TensorFlow и глубокое обучение без степени доктора

Этот трехчасовой курс от Google, состоящий из видео и презентаций, предлагает разработчикам быстрое введение в основы глубокого обучения с некоторым материалом по TensorFlow. Бесплатный курс.

Глубокое обучение на Python

В этом курсе вы получите практические знания по использованию библиотеки для Python Keras 2.0 для нейронных сетей и глубокого обучения. Частично бесплатен.

На платформе Udemy также доступны несколько курсов по глубокому обучению. Цены на курсы различаются, часто курс можно приобрести за $10.

Курсы на Udemy (по убыванию рейтинга и количества голосов):

А у Udacity есть целая Nanodegree — курс и соответствующий экзамен для получения нано-степени.

Глубокое обучение

Скачать книгу в формате:

Аннотация

Глубокое обучение – это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры.

Читать еще:  Услуги по организации обучения

Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.

Отзывы

Популярные книги

  • 48378
  • 5
  • 1

Автор бестселлера «Радикальное Прощение» предлагает нам новый инструмент, который поможет вам пр.

Техники Радикального Прощения: Радикальное Проявление

  • 52042
  • 4
  • 1

Бернард ВЕРБЕР ИМПЕРИЯ АНГЕЛОВ Посвящается Веронике 1. ЗА КУЛИСАМИ РАЯ Тремя путями мудрости.

Империя ангелов

  • 32681
  • 3
  • 23

Эта книга про то, как создать успешный канал на Youtube. Зачем? Например, чтобы зарабатывать деньг.

YouTube: Путь к успеху

  • 30615
  • 3
  • 10

Барон Максимильян, чрезвычайный и полномочный посол его величества Нумеда III к Подгорному престол.

Мастер клинков. Клинок выкован

  • 33823
  • 2

Агата Кристи Десять негритят Глава 1 1 В углу курительного вагона первого класса судья Уоргрейв.

Десять негритят

  • 61445
  • 1
  • 11

Евгений Водолазкин – прозаик, филолог. Автор бестселлера “Лавр” и изящного historical fiction “Солов.

Авиатор

Приветствуем тебя, неведомый ценитель литературы. Если ты читаешь этот текст, то книга «Глубокое обучение» Гудфеллоу Ян небезосновательно привлекла твое внимание. С невероятной легкостью, самые сложные ситуации, с помощью иронии и юмора, начинают восприниматься как вполнерешаемые и легкопреодолимые. Это настоящее явление в литературе, которое не любишь, а восхищаешься всем естеством, оно не нравится, а приводит в неописуемый восторг. Сюжет разворачивается в живописном месте, которое легко ложится в основу и становится практически родным и словно, знакомым с детства. Темы любви и ненависти, добра и зла, дружбы и вражды, в какое бы время они не затрагивались, всегда остаются актуальными и насущными. Попытки найти ответ откуда в людях та или иная черта, отчего человек поступает так или иначе, частично затронуты, частично раскрыты. В заключении раскрываются все загадки, тайны и намеки, которые были умело расставлены на протяжении всей сюжетной линии. Долго приходится ломать голову над главной загадкой, но при помощи подсказок, получается самостоятельно ее разгадать. С первых строк обращают на себя внимание зрительные образы, они во многом отчетливы, красочны и графичны. Небезынтересно наблюдать как герои, обладающие не высокой моралью, пройдя через сложные испытания, преобразились духовно и кардинально сменили свои взгляды на жизнь. Помимо увлекательного, захватывающего и интересного повествования, в сюжете также сохраняется логичность и последовательность событий. «Глубокое обучение» Гудфеллоу Ян читать бесплатно онлайн увлекательно, порой напоминает нам нашу жизнь, видишь самого себя в ней, и уже смотришь на читаемое словно на пособие.

  • Понравилось: 0
  • В библиотеках: 0

Новинки

  • 20

Ты геймер? Любишь пощекотать нервы? Хочешь заработать, играя? Если да, то предлагаю поиграть в о.

Геймер — часть вторая

Ты геймер? Любишь пощекотать нервы? Хочешь заработать, играя? Если да, то предлагаю поиграть в о.

  • 6

Продолжает бушевать на планетах загадочный бог зла, похоти и коварства — Царь Царей. Продолжает ра.

Ужасные монстры

Продолжает бушевать на планетах загадочный бог зла, похоти и коварства — Царь Царей. Продолжает ра.

  • 33

Ты геймер? Любишь пощекотать нервы? Хочешь заработать, играя? Если да, то предлагаю поиграть в о.

Геймер — часть первая

Ты геймер? Любишь пощекотать нервы? Хочешь заработать, играя? Если да, то предлагаю поиграть в о.

11 новых книг по глубокому обучению

Если вас интересует Deep Learning и погружение в мир нейронных сетей, предлагаем вам ознакомиться с подборкой книг, которую мы подготовили. Собраны относительно новые книги — почти все из них написаны не позже 2018 года (кроме самой первой из списка). Вы найдёте работы таких авторов, как Николенко, Бурков, Гудфеллоу и многих других. Есть издания и на русском, и на английском языках.

«Глубокое обучение» — Я. Гудфеллоу, И, Бенджио, А. Курвилль, 2017 г.

Эту книгу называют одной из лучших из богатой современной библиотеки по глубокому обучению. Хоть она и написана сложным техническим языком, её осилит и новичок — настолько понятно и интересно подаётся материал. Здесь есть всё, начиная с математических основ, заканчивая методами DL, нейронными сетями, алгоритмами оптимизации, биоинформатикой и т. п.

«Глубокое обучение на Python» — Ф. Шолле, 2018 г.

Книга представляет собой учебник по Deep Learning-моделям в контексте применения Python и известной библиотеки Keras. Написана, кстати, создателем Keras. С помощью этой книги вы:

— укрепите свои знания по соответствующим технологиям;

— исследуете непростые концепции;

— поработаете с приложениями из сферы компьютерного зрения, генеративных моделей, обработки естественного языка;

— получите практические навыки использования DL.

«Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» — Жерон О., 2018 г.

Если почти ничего не знаете о машинном обучении, эта книга для вас. Автор поставил себе задачу предоставить вам основные концепции, инструменты и знания, нужные для реализации программ, которые будут способны учиться на данных. Вы ознакомитесь со множеством методов, включая ту же линейную регрессию.

Из плюсов — будете использовать уже готовые к работе Python-платформы (Scikit-Learn, TensorFlow). Таким образом, изобретать велосипеды не придётся.

«Grokking Deep Learning» — Траск Э., 2019 г.

Вы испытаете все прелести погружения в мир нейронных сетей, ведь эта книга научит вас делать это с нуля. Ознакомитесь с устройством технологии глубокого изучения изнутри, узнаете, как учатся нейросети, как они распознают и анализируют изображения, переводят тексты и пишут, как Шекспир. Очень полезная вещь, особенно для тех, кто знаком с программированием и разбирается в математике. Скучно не будет.

Читать еще:  В машинном обучении признак это

«The Hundred-Page Machine Learning Book» — Бурков А., 2019 г.

Введение в ML от эксперта мирового уровня. Книга позволит начать реальную работу с машинным обучением в течение всего нескольких дней, для чего потребуется прочитать хотя бы первые 5 глав. Вы сэкономите время и быстро перейдёте к практике.

«Deep Reinforcement Learning Hands-On» — Лапань М., 2018 г.

Популярная вещь, посвящённая глубокому обучению. По сути, это исчерпывающее руководство, включающее в себя наиболее новые Deep learning-инструменты. Вы сможете оценивать методы, освоите перекрестную энтропию, научитесь применять знания в реальных условиях. Также овладеете основами обучения с подкреплением, создадите робота для акционной торговли, сможете использовать естественный язык в целях развития чат-ботов и прочее. Круто!

Сергей Николенко, А. Кадурин, Екатерина Архангельская – «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей» — Николенко, С., Кадурин А., Архангельская Е., 2018 г.

Русских книг по глубокому обучению выходит немного, но эта, за авторством Николенко и других специалистов — одна из них. Отличное руководство для начинающих, которые искренне желают разобраться в нейросетях.

«The Book of Why» — Перл Д., 2018 г.

Книга о сути искусственного и человеческого интеллекта, написанная известным учёным. Здесь развеиваются стереотипы о причинно-следственных связях и не только. Позволяет понять всю ширину человеческого мышления.

«Introduction to Deep Learning» — Сканси С., 2018 г.

Кратко, просто, легко и доступно — прекрасное введение в ML. Здесь очень простые примеры для начинающих, что не может не радовать (даны на Python). А архитектурные решения и используемые алгоритмы интуитивно понятны практически любому новичку. Вы узнаете и про обучение нейросетей, и про обработку языка, и про нейросети с обратной связью, и про математические предпосылки и историю ИИ.

«Machine Learning Yearning» — Ын Э., 2018 г.

Как заставить работать ML-алгоритмы? Именно об этом вы узнаете в книге. А ещё рассмотрите расстановку приоритетов, диагностику ошибок, обучающие тестовые режимы, настройку проектов, особенности применения сквозного, трансферного и многозадачного обучения.

«Interpretable Machine Learning» — Молнар К., 2019 г.

Материал посвящён простым и интерпретируемым моделям. Прочитав эту книгу, вы поймёте, как сделать, чтобы модели, как и их решения, были понятны. Вы узнаете про деревья решений, про правила принятия решений, про правила линейной регрессии. Хорошо объясняются и методы интерпретации.

Особенность материала — ориентированность на практиков (учёных-статистиков). Издание будет полезно и другим специалистам, которые стремятся создавать максимально понятные модели машинного обучения.

Глубокое обучение торрент

Стоимость обучения
currentPrice basePrice
priceComment

Можно в рассрочку на 12 месяцев
installmentPrice в месяц
Подробнее

Курс с упором на практику

Вы не просто изучаете алгоритмы, а учитесь использовать их в решении реальных бизнес-задач. После обучения сможете сразу использовать навыки машинного обучения в деле, а не разбираться с тем, как приспособить знания к жизни.

Уроки доступны на онлайн платформе, для вдумчивого изучения в любое время.

Помощь преподавателя и коллектива

Если что-то не получается, вы не остаетесь один на один с трудностью. Рядом преподаватель, который поможет разобраться с проблемой.

Учиться в коллективе лучше, когда видишь успехи остальных. Если у кого-то получается лучше, это подстегивает к более активным действиям. Если получается лучше остальных, то вы помогаете коллегам.

Делаем домашние задания

Тут все очевидно: чтобы научиться, нужно практиковаться. Дома вы делаете задания, пишете код, а преподаватель и сокурсники вам в этом помогают.

Рынку нужны специалисты по машинному обучению и программированию нейронных сетей. Как пишет HeadHunter, количество вакансий, в которых упоминается машинное обучение, с 2012 по 2016 годы увеличилось в 18 раз: с 113 до 2037. А по версии кадрового агентства Glassdoor, профессия Data Scientist, напрямую связанная с машинным обучением, занимает первую строчку в рейтинге самых лучших профессий Америки.

Ценятся такие специалисты высоко. Журнал IncRussia пишет, что зарплата специалиста по машинному обучению составляет 130-300 тысяч рублей. Причина в том, что на рынке подобный специалистов крайне мало, а спрос на них (особенно со стороны больших ИТ-компаний) растет кратно каждый год. Наш курс поможет вам быть на передовой профессии и выгодно отличаться от специалистов, которые только начали делать первые шаги в Data Science и искать работу.

Для комфортного обучения на курсе по нейронным сетям вам необходимо обладать базовыми знания из области машинного обучения и уметь работать с Python для анализа данных.

Сомневаетесь в своих знаниях в области машинного обучения? Изучите программу нашего курса «Практический Machine Learning». Данный курс включает все необходимое для углубления в тему deep learning и программирования нейронных сетей.

Курс предназначен для начинающих Data Scientist, разработчиков с оп, product-менеджеров и всех, кто хочет освоить профессию Data Scientist или использовать возможности машинного обучения в своей работе или бизнесе.

Курс призван научить участников решать конкретные бизнес-задачи и разберутся с алгоритмами deep learning, а также научатся работать с данными с помощью машинного обучения и создания нейронных сетей.

Основной ответ такой — наш курс не является заменой бесплатным онлайн-курсам. Напротив, онлайн-курсы — это очень хорошо и полезно. Но у наших курсов есть неоспоримые преимущества: фокус на практике, помощь преподавателя и поддержка группы.

Вы будете учиться по принципу одно занятие = одна задача. Вместе с опытным data scientist’ом с опытом работы в топовых отечественных и зарубежных компаниях вы попрактикуетесь с данными, алгоритмами deep learning и получите самостоятельно реализованные кейсы в ваше портфолио .

Если вы столкнетесь с проблемой при выполнения задания, вам всегда будет, к кому обратиться: вы сможете получить совет от одногруппников и помощь преподавателя в закрытом сообществе в Slack. Курс составлен так, что вы не останетесь с трудностями один на один.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector