Tensorflow Keras: нейронные сети на Python [stepik] [Валерий Никаноров]

Практический курс по глубокому обучению для начинающих. Освойте создание нейронных сетей, работу с изображениями и текстами, трансферное обучение. Получите навыки для карьеры в машинном обучении и искусственном интеллекте! Чему вы научитесь Основы TensorFlow и Keras: архитектура, слои, модели, оптимизаторы. Создание и обучение нейронных сетей для задач классификации и регрессии. Работа с изображениями: сверточные нейронные сети (CNN). Трансферное обучение и fine-tuning предобученных моделей. Визуализация и интерпретация результатов. И многое другое О курсе Этот курс — ваш проводник в мир глубокого обучения с использованием TensorFlow и Keras. Мы не просто расскажем, как работают нейронные сети, а научим вас создавать, обучать и применять их на практике. Вы освоите ключевые инструменты для решения реальных задач: от классификации изображений до файн-тюнинга моделей. Для кого этот курс Для тех, кто хочет с нуля освоить TensorFlow и Keras. Для начинающих аналитиков данных, дата-саентистов и разработчиков. Для всех, кто планирует работать с нейронными сетями и искусственным интеллектом. Начальные требования Базовые знания Python. Теоретические познания в области нейронных сетей на уровне курса Нейронные сети с нуля Опыт работы с библиотеками для анализа данных (например, Pandas, Numpy) будет плюсом. Преподаватель Валерий Никаноров. Работаю senior ML-инженером в МТС-банке. Увлекаюсь машинным обучением и нейронными сетями! В качестве хобби делаю курсы. Преподаю машинное обучение, глубинное обучение, статистику и не только уже больше 7 лет. Стараюсь преподносить материал интересно, без зубрежки и занудства. Стремлюсь делиться своими знаниями! Увлекался ИИ до того, как это стало мейнстримом)) Как проходит обучение Уроки текстовые) по TensorFlow и Keras. Тесты для закрепления материала. Практические задания на код с дальнейшим их разбором CNN Подготовка изображений Создание и обучение сверточной нейронной сети Предсказание сверточной нейронной сети Выполнение аугментации данных Задачи на код Fine-tuning & Transfer Learning Создание дообученной нейронной сети Обучение дообученной нейронной сети Классификация изображений с MobileNet Обработка изображений для дообученной MobileNet Тонкая настройка MobileNet Заключение Что вы получаете 22 урока, 47 тестов, 4 интерактивные задачи Навыки работы с TensorFlow и Keras, востребованные в индустрии. Практический опыт создания и обучения нейронных сетей. Доступ к форуму для обсуждения решений и вопросов. Сертификат об успешном завершении курса.