Отзывы о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses от реальных учеников проходивших обучение.
Ссылка на курс
Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Ирина Большова
⭐⭐⭐⭐⭐
Начну с небольшого описания курса Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses. Дополнительная категория:300|Цена по скидке:89000|Оплата в рассрочку:24 месяц|Ежемесячная цена:5204|Продолжительность:4 месяц|План:
Погрузитесь в тему Deep Learning. Изучите методы обучения глубоких нейросетей. Получите хорошую базу в области глубокого обучения (DL) для дальнейшего освоения темы на курсе.
Обзор Deep Learning|План:
Поймете принципы сборки нейросети. Научитесь работать с функциями потерь в PyTorch. Узнаете, как выстроить процесс обучения нейронной сети в рамках конвейера глубинного обучения (пайплайна DL).
Построение нейросети и методы оптимизации|План:
Освоите разные методы оптимизации. Узнаете, что такое эксперименты DL. Научитесь решать задачи классификации табличных данных.
Продвинутые техники|План:
Начнете знакомиться с задачами CV. Узнаете, как работать с изображениями, используя нейросети. Изучите концепт GAN.
Работа с картинками|План:
Познакомитесь с задачами NLP (обработка текстов). Поймете, как работать с текстом. Начнете изучение рекуррентных нейросетей.
NLP|План:
Узнаете, что такое LLM (большие языковые модели) сети, и как с ними работать. Научитесь работать с нейросетью в облаке. Поймете процесс деплоя (развертывания) в DL.
Real Life DL|План:
Узнаете, чем отличаются задачи обработки текстов от других задач DL. Изучите структуру решения задач обработки текстов. Поймете принципы кодирования слов.
Погружение в NLP|План:
Узнаете простейшие методы решения задач классификации и их недостатки. Научитесь решать простейшие задачи классификации.
Классификация текста|План:
Поймете отличия задач генерации текста от классификации. Изучите устройство n-gram модели и ее недостатки. Узнаете, как устроены рекуррентные сверточные сети.
Токенизация, языковые модели|План:
Узнаете все о недостатках RNN и о том, как нивелировать их с помощью LSTM. Освоите различные методы сэмплирования для разных ситуаций.
Продвинутые рекуррентные нейронные сети|План:
Изучите различные способы уменьшения размеров модели и поймете, как применять их на практике.
Уменьшение размеров модели|План:
Узнаете, чем BERT и GPT отличаются от Трансформера. Научитесь решать задачи превода текста.
BERT и GPT|План:
Поймете, чем дообучение лучше обучения с нуля. Узнаете, чем отличаются способы дообучения. Научитесь применять предобученные модели для решения downstream задач (задач, для которых дообучается или используется предобученная модель).
Transfer learning (модели с переносом знания)|План:
Познакомитесь со свойствами больших предобученных моделей. Научитесь дообучивать модели в парадигме PEFT
Prompt Engineering, Parameter-efficient, Fine-tunning (промпт-инжиниринг, эффективная донастройка параметром, донастройка модели)|План:
Поймете отличия языкового моделирования от seq2seq задач. Изучите ценность механизма внимания. Вникнете в суть архитектуры трансформера.
Seq2seq, механизм внимания, трансформер|План:
Поймете причины ограничения длины контекста трансформерных моделей. Изучите способы уменьшения сложности применения модели. Узнаете, какие существуют способы увеличения длины контекста. Научитесь увеличивать длину контекста предобученной модел Работа с длинным контекстом и устройство больших моделей|Формат обучения:Самостоятельно|Есть вебинары:false|Есть домашние работы:true|Есть видеоуроки:true|Есть текстовые уроки:true|Есть тренажеры:true|Есть сообщество:true|Сложность:Для новичков|Тип обучения:Курс|Есть бесплатная часть:false|Результат обучения:Сертификат|Часы в неделю:15
Всё объясняется простым языком, много практики. Все разложено по полочкам, однозначно рекомендую.
Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Дмитрий Уливанов
⭐⭐⭐⭐⭐
Отличная учебная программа, подходит даже для тех кто начинает с нуля. Вообше в целом если Вам интересно направление Саморазвитие, то этот курс понравится и подача, и преподователи.
Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Кошерева Валентина
⭐⭐⭐⭐⭐
Отличные преподаватели и построенный процесс обучения. Все понравилось.
Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Авдеев Константин
⭐⭐⭐⭐⭐
Проходил обучение на курсе курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses. Вообще в целом хочется сказать только хорошее про школу karpov.courses. Грамотные преподователи — профессионалы, практики. Удобная платформа. Гибкий график обучения. 5+
Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Сергей Увранов
⭐⭐⭐⭐⭐
Грамотно построенное обучение, возможность заниматься по собственному графику.
Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Егоров Анатолий
⭐⭐⭐⭐⭐
Особенно полезными оказались практические задания. После каждого модуля нужно было выполнять реальные задачи, благодаря чему теория сразу закреплялась на практике. Кураторы отвечали достаточно быстро и подробно разбирали ошибки.
Отзыв о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses Степанова Юлия
⭐⭐⭐⭐⭐
Очень удобная онлайн-платформа. Доступ к урокам в любое удобное время.
📩 Обратная связь
Если проходили обучение на курсах от школы, то присылайте отзывы на почту:
otzyv@kurs-1c.ru
Подробнее о курсе Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) от karpov.courses:
Ссылка на курс