Специализация по глубокому обучению: продвинутый искусственный интеллект, практические занятия в лаборатории [Udemy] [Data Science Academy]

Deep Learning Specialization: Advanced AI, Hands on Lab Язык английский Орг бонусом сделает автоперевод видео [авто]ии Освойте передовые технологии искусственного интеллекта с помощью глубокого обучения, трансформеров, генеративно-состязательных сетей, обучения с подкреплением и навыков практического применения Чему вы научитесь Разработка, обучение и оптимизация передовых моделей глубокого обучения, включая CNN, RNN, Transformer, GAN и диффузионные модели, для реальных приложений. Примените методы обучения с подкреплением, такие как Q-обучение, глубокие Q-сети и методы градиентного анализа политики. Развертывайте модели глубокого обучения в производственных средах, используя Flask, FastAPI, Docker и облачные платформы (AWS, GCP, Azure). Ответственно интерпретируйте и оценивайте модели ИИ, используя методы объяснимого ИИ (XAI), такие как SHAP, LIME и визуализация внимания. Материалы курса 8 разделов • 39 лекций • Общая продолжительность 4 ч 31 мин Неделя 1 - Основы глубокого обучения и нейронных сетей 4 лекции • 29 мин Неделя 2. Методы оптимизации и регуляризации 5 занятий • 40 мин Неделя 3 - Сверточные нейронные сети (CNN) 5 уроков • 37 мин Неделя 4 - Рекуррентные нейронные сети (RNN) и модели последовательностей 5 лекций • 35 мин Неделя 5 - Трансформеры и обработка естественного языка (НЛП) 5 уроков • 34 мин Неделя 6 - Генеративные модели 5 уроков • 32 мин Неделя 7 – обучение с подкреплением (RL) и углубленное занятие RL 5 • 32 мин Неделя 8. Этика, внедрение и будущее искусственного интеллекта Требования Базовые знания Python Основы машинного обучения Основы линейной алгебры и теории вероятностей Фреймворки глубокого обучения (необязательно, но полезно) Инструменты и настройка «Этот курс включает в себя использование искусственного интеллекта для создания сценариев, визуальных материалов, аудио и вспомогательного контента». Специализация « Глубокое обучение: продвинутый ИИ» предназначена для тех, кто хочет освоить передовые методы глубокого обучения и применять их на практике в лабораторных работах каждую неделю . Этот курс выходит за рамки теории — каждый раздел включает в себя лабораторные работы по программированию с пошаговыми инструкциями, где вы будете реализовывать алгоритмы, экспериментировать с моделями и решать реальные задачи. Вы начнёте с основ нейронных сетей , изучив функции активации, функции потерь и методы оптимизации , а также выполните лабораторные работы, на которых покажете, как создавать и обучать модели с нуля. Затем вы углубитесь в сверточные нейронные сети (CNN) , работая с классическими архитектурами, такими как LeNet, VGG и ResNet , и применяя их в лабораторных работах по классификации изображений, обнаружению объектов и трансферному обучению . Далее вы изучите модели последовательностей , построите рекуррентные нейронные сети (RNN), сети LSTM, графовые рекуррентные рекуррентные сети (GRU) и механизмы внимания , а также выполните лабораторные работы по прогнозированию временных рядов, генерации текста и визуализации внимания . Перейдя к трансформерам и обработке естественного языка (NLP), вы реализуете механизм самовнимания , поэкспериментируете с мини-трансформерами и поработаете с предварительно обученными моделями, такими как BERT и GPT , а также выполните лабораторные работы, посвященные вопросам предвзятости и справедливости в системах NLP . Во второй половине курса вы будете экспериментировать с генеративными моделями, выполняя лабораторные работы по автокодировщикам, VAE, GAN и диффузионным моделям для креативных приложений ИИ. Затем вы примените обучение с подкреплением , кодирование Q-обучения, DQN и методы градиента политики для обучения агентов в таких средах, как CartPole. Наконец, вы займетесь развертыванием, объяснимостью и этикой , выполняя лабораторные работы по развертыванию Flask/FastAPI + Docker, объяснимости SHAP/LIME, метрикам справедливости и многомодальным демонстрациям ИИ . По завершении этой специализации вы не только разберетесь в передовых архитектурах глубокого обучения, но и получите практический опыт, приобретенный на еженедельных лабораторных работах, для уверенного проектирования, обучения, развертывания и оценки современных систем искусственного интеллекта в реальных условиях. Для кого этот курс: Начинающие специалисты по анализу данных и инженеры по машинному обучению Энтузиасты и исследователи в области искусственного интеллекта Разработчики и инженеры программного обеспечения Студенты и специалисты в областях STEM (наука, технология, инженерия и математика) Предприниматели и новаторы Требования Basic Knowledge of Python Foundational Understanding of Machine Learning Linear Algebra & Probability Basics Deep Learning Frameworks (Optional but Helpful) Tools & Setup "This course contains the use of artificial intelligence in creating scripts, visuals, audio, and supporting content" The Deep Learning Specialization: Advanced AI is designed for learners who want to master state-of-the-art deep learning techniques while applying them in practical, hands-on labs every week. This course goes beyond theory — each section includes guided coding labs where you’ll implement algorithms, experiment with models, and solve real-world problems. You’ll begin with the foundations of neural networks, learning about activation functions, loss functions, and optimization techniques, supported by labs that show you how to build and train models from scratch. You’ll then dive into Convolutional Neural Networks (CNNs), working with classic architectures like LeNet, VGG, and ResNet, and applying them in labs on image classification, object detection, and transfer learning. Next, you’ll explore sequence models, building RNNs, LSTMs, GRUs, and attention mechanisms, with labs on time-series forecasting, text generation, and attention visualizations. Moving into transformers and NLP, you’ll implement self-attention, experiment with mini-transformers, and work with pretrained models like BERT and GPT, plus labs that explore bias and fairness in NLP systems. In the second half, you’ll experiment with generative models through labs on autoencoders, VAEs, GANs, and diffusion models for creative AI applications. You’ll then apply reinforcement learning, coding Q-learning, DQNs, and policy gradient methods to train agents in environments like CartPole. Finally, you’ll tackle deployment, explainability, and ethics, with labs on Flask/FastAPI + Docker deployment, SHAP/LIME explainability, fairness metrics, and multimodal AI demos. By the end of this specialization, you’ll not only understand advanced deep learning architectures but will have practical experience from weekly labs to confidently design, train, deploy, and evaluate modern AI systems in real-world contexts. Для кого этот курс: Aspiring Data Scientists and Machine Learning Engineers AI Enthusiasts and Researchers Software Developers and Engineers Students and Professionals in STEM fields Entrepreneurs and Innovators