Программа «Продвинутое машинное обучение» предназначена для специалистов с опытом в сфере машинного обучения и учит решать нестандартные задачи бизнеса.

Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
Программа «Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в.
- Работать с актуальным стеком и инструментами аналитики/ML
- Решать кейсы из индустрии и собрать проекты в портфолио
- Получать обратную связь от преподавателей-практиков
Чему вы научитесь на курсе
- Освоить тему «Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)» на практике, с реальными задачами
- Работать с актуальным стеком и инструментами аналитики/ML
- Решать кейсы из индустрии и собрать проекты в портфолио
- Получать обратную связь от преподавателей-практиков
- Готовиться к собеседованиям на позиции в данных и ML
- Применять навыки на боевых задачах ещё во время обучения
Программа курса
- Блок 1
- Часть программы курса
1
Модуль 1
ВводныйПогрузитесь в тему Deep Learning. Изучите методы обучения глубоких нейросетей. Получите хорошую базу в области глубокого обучения (DL) для дальнейшего освоения темы на курсе.
2
Модуль 2
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).
- 3
Модуль 3
Освоите разные методы оптимизации. Узнаете, что такое эксперименты DL. Научитесь решать задачи классификации табличных данных.
- 4
Модуль 4
Начнете знакомиться с задачами CV. Узнаете, как работать с изображениями, используя нейросети. Изучите концепт GAN.
- 5
Модуль 5
Познакомитесь с задачами NLP (обработка текстов). Поймете, как работать с текстом. Начнете изучение рекуррентных нейросетей.
6
Модуль 6
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.
- Блок 2
- Часть программы курса
- 7
Модуль 7
Узнаете, чем отличаются задачи обработки текстов от других задач DL. Изучите структуру решения задач обработки текстов. Поймете принципы кодирования слов.
- 8
Модуль 8
Узнаете простейшие методы решения задач классификации и их недостатки. Научитесь решать простейшие задачи классификации.
Состав модулей зависит от тарифа. Точную программу уточняйте у школы.
Кому подойдёт курс
- Новичков, которые входят в аналитику и Data Science с нуля
- Тех, кто хочет сменить профессию и работать с данными
- Аналитиков и инженеров, которые углубляют навыки
- Специалистов, которым нужны данные и ML в текущей работе
- Тех, кому удобно учиться онлайн в своём темпе
- Компьютер и доступ в интернет
- Базовые навыки работы с компьютером; большинство программ стартуют с нуля
Плюсы и минусы курса
Сильные и слабые стороны программы — и честные оговорки по каждому минусу
- Практика на реальных и тренажёрных задачах из индустрии
- Преподаватели-практики и поддержка кураторов
- Документ — диплом установленного образца
- Помощь выпускникам с трудоустройством
- Онлайн-формат и рассрочка на оплату
- Полная стоимость профессиональных программ заметна.
Доступна рассрочка на 24 мес, которая снижает ежемесячный платёж; в курс входят практика, проекты и помощь с трудоустройством.
- Результат зависит от самостоятельной практики и решения задач.
Программа построена на практических заданиях с обратной связью и тренажёрах, а кураторы помогают не бросить обучение.
- Онлайн-формат требует самоорганизации без офлайн-аудитории.
Записи занятий сохраняются, обучение идёт в удобном темпе, а преподаватели и кураторы поддерживают на протяжении курса.
- Помощь с трудоустройством не гарантирует оффер автоматически.
Школа помогает с резюме, портфолио и подготовкой к собеседованиям; итог зависит от ваших навыков и активности на рынке.
О школе «Karpov.Courses»
Страница школы: все курсы и профиль →
Преподаватели
Курсы ведут преподаватели-практики из индустрии аналитики и Data Science.
Команда школы
Кураторы сопровождают обучение, проверяют задания и дают обратную связь.
Другие программы школы
Ресурсы школы
Стоимость курса
Стоимость указана на странице курса; доступна рассрочка на 24 мес и скидки. Актуальные условия — на сайте Karpov.Courses.
Условия возврата средств
Право на возврат закреплено законом (ст. 32 ЗоЗПП) — независимо от условий договора
Возврат за непройденную часть обучения по договору и оферте школы.
- Запрос направлен до начала обучения
- Доступ к материалам ещё не открыт
- Возврат за непройденную часть за вычетом фактически понесённых расходов
Точные условия — в договоре и публичной оферте на сайте Karpov.Courses. ToolFox не участвует в финансовых расчётах между учеником и школой.
Доступность для России
Обучение онлайн из любого региона. Есть казахстанский домен школы.
Отзывы и оценки о курсе
Только реальные отзывы посетителей ToolFox — оставьте свой и помогите другим выбрать
Частые вопросы о курсе
Ответы на главные вопросы перед записью
Какой документ выдают после курса?
Подойдёт ли курс новичку без опыта?
Сколько длится обучение и в каком формате?
Сколько стоит курс и есть ли рассрочка?
Помогают ли с трудоустройством?
Можно ли вернуть деньги, если курс не подойдёт?
Заинтересовала программа?
Запись — на сайте школы: актуальные тарифы, рассрочка и условия возврата.
Об этом обзоре: ToolFox — партнёрский агрегатор онлайн-курсов. Мы собираем структурированную информацию о программах разных школ и можем получать вознаграждение от школы, если вы записываетесь по ссылке с нашего сайта. На цену для вас это не влияет. Решение о записи вы принимаете самостоятельно на основе этого обзора и собственного исследования.