Введение в глубокое обучение: нейронные сети, компьютерное зрение и НЛП

Глубокий анализ – это двигатель современных прорывов в области искусственного интеллекта, который используется во всем, от интеллектуальных помощников до сложных систем компьютерного зрения. Этот курс предоставляет прочную, практическую основу в глубоком обучении, позволяя вам понять механику нейронных сетей и применять их в различных приложениях, таких как распознавание изображений, генерация текста и обработка комбинированных источников данных. Что вы узнаете: * Понять основополагающую архитектуру и процессы обучения искусственных нейронных сетей. * Применять сводные нейронные сети (СНС) для классификации изображений и решения основных задач компьютерного зрения. * Мастер Рекуррентные и трансформаторные сети для обработки последовательных данных и обработки естественного языка (NLP). * Анализ принципов, лежащих в основе мультимодальных систем, которые сочетают различные типы данных (например, текст и изображения). * Практикуйте основные методы быстрого проектирования, необходимые для взаимодействия с современными генеративными моделями. * Настройка простых конвейеров для развертывания и мониторинга моделей глубокого обучения (основные MLOps). Учебный план начинается с математических и теоретических основ нейронных сетей, а затем переходит к практическим приложениям в компьютерном зрении и обработке естественного языка. Наконец, мы исследуем вводные концепции в мультимодальных и мультиагентных системах. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, интересующихся искусственным интеллектом и машинным обучением. Не требуется предварительного опыта глубокого обучения или продвинутых знаний математики. Начните наращивать свои фундаментальные знания в области искусственного интеллекта сегодня.