Код курса.
У каждого курса есть свой уникальный код. Зная этот код вы можете быстро найти курс в форме поиска.
Выберите городМосква
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Новосибирск
Сочи
Москва
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Новосибирск
Сочи
Нейронные сети на Python
Вендор
Тематика
Тип курса
Авторизованный
Длительность
24 ак. часов
Стоимость
66 000 RUB
Описание
Погрузитесь в мир глубокого обучения с нашим комплексным курсом «Нейросети на Python«. Этот курс предназначен для разработчиков, аналитиков и всех, кто хочет освоить теоретические и практические аспекты создания, обучения и применения нейронных сетей с использованием языка Python и его библиотек. Вы начнете с самых основ, изучите математический аппарат, лежащий в основе нейронных сетей, и постепенно перейдете к созданию и настройке сложных архитектур для решения реальных задач в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и многого другого. Обучение нейросетей на Python еще никогда не было таким доступным и структурированным.
Хотите заглянуть «под капот» технологий, которые позволяют распознавать лица на фото, переводить речь или предсказывать курсы валют? Искусственные нейронные сети — это мощнейший инструмент современного Machine Learning, вдохновленный работой человеческого мозга. Они способны обучаться на данных и решать сложнейшие задачи, недоступные классическим алгоритмам. Наш 6-дневный практический курс — это ваш входной билет в мир нейронных сетей. Вы не только поймете их принципы работы, но и создадите свою первую нейросеть на Python.
Дистанционный формат
Обучение проходит онлайн 6 дней, по 4 академических часа. Обучение проходит в режиме реального времени на платформе для видеоконференций. Вы сможете задавать вопросы преподавателю голосом или в чате, как в обычной аудитории.
Практическая направленность
После каждого теоретического блока вы выполняете задания для отработки навыков и также можете поработь с домашними заданиями на кластере доступном 24 часа для закрепления материала
Доступ к записям
Все занятия записываются и доступны в вашем личном кабинете на ряду с другими методическими материалами.
Поддержка в чате
Опытные наставники проверяют ваши домашние задания, дают обратную связь и помогают разобраться со сложными темами в специальном чате. Чат сохраняется и после завершения курса.
Кому полезен курс
Начинающие Data Scientists
сможете расширить свой инструментарий, добавив в него мощные методы глубокого обучения для построения более точных и сложных предиктивных нейросетей
Разработчики на Python
научитесь интегрировать модели машинного и глубокого обучения в свои приложения, откроете для себя новые возможности Python и сможете решать нетривиальные задачи, связанные с искусственным интеллектом
Студенты и исследователи
Курс даст вам прочную теоретическую базу и практические навыки для проведения исследований и реализации собственных проектов в области нейронных сетей
IT-специалисты
Если вы хотите перейти в сферу Data Science и Machine Learning, наш курс станет вашим надежным проводником, предоставив все необходимые знания с нуля
Ваш результат обучения
- Глубокое понимание теории: Вы не просто научитесь вызывать функции из библиотек, а разберете полный цикл работы с нейросетями: от данных до работающего сервиса.
- Практические навыки программирования: Вы освоите ключевые библиотеки для обучения нейронных сетей на Python, и получите практический опыт с компьютерным зрением, NLP и обработкой аудио
- Умение решать реальные задачи: Вы научитесь применять нейронные сети для классификации изображений, анализа текстов, прогнозирования временных рядов и других актуальных задач.
- Создание портфолио: В ходе курса вы выполните несколько практических проектов, которые сможете с гордостью добавить в свое портфолио и продемонстрировать потенциальным работодателям.
- Навыки оптимизации и развертывания: Вы узнаете, как настраивать гиперпараметры, бороться с переобучением, оптимизировать производительность моделей и готовить их к развертыванию в реальных системах.
Программа курса
МОДУЛЬ 1. ВВЕДЕНИЕ В НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
Теоретическая часть:
— что такое нейронные сети и где они работают лучше классических методов
— как устроен процесс обучения: от данных к предсказаниям
— простые архитектуры для классификации изображений
— как оценивать качество моделей: ключевые метрики
Практическая часть:
— настраиваем окружение для экспериментов
— знакомство с PyTorch: основыне операции с тензорами
— запускаем готовые модели (MobileNetV2, ResNet-50)
— осваиваем полный цикл: загрузка весов → предобработка → инференс → интерпретация результатов
Итог: ваш первый работающий классификатор изображений
МОДУЛЬ 2. КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ (CV)
Теоретическая часть:
— детекция, сегментация, трекинг объектов, задачи распознавания – что выбрать для вашей задачи
— эволюция архитектур: от сверточных сетей до современных решений
— метрики качества для разных задач компьютерного зрения
— когда использовать готовые модели, а когда обучать свои
Практическая часть:
— детекция объектов (YOLOv11)
— сегментация объектов (DeepLabV3, YOLOv11-seg)
— детекция ключевых точек (YOLOv11-pose)
— распознавание текста на изображениях с EasyOCR
— генерация изображений через предобученные GAN
Итог: набор инструментов для решения задач анализа изображений и видео
МОДУЛЬ 3. ОБРАБОТКА ТЕКСТА (NLP)
Теоретическая часть:
— подготовка текстовых данных: очистка, лемматизация, токенизация
— эволюция подходов: от Bag-of-Words к трансформерам
— основные виды нейронных сетей для задач NLP: RNN/GRU/LSTM, Transformer/BERT
— fine-tuning предобученных моделей под свои задачи
Практическая часть:
— препроцессинг данных
— классификация текстов с помощью TF-IDF и нейросетей
— работа с PyTorch: от простых моделей до трансформеров
— fine-tuning BERT для конкретной задачи
Итог: модель для классификации текстов с пониманием сильных сторон каждого подхода
МОДУЛЬ 4. ОБРАБОТКА ЗВУКА
Теоретическая часть:
— цифровое представление звука: от waveform до спектрограмм
— детекция речи, разделение дикторов, транскрибация — когда что применять
— современные архитектуры для работы с аудио
— сравнение подходов: от Conformer до Wav2Vec/Whisper
Практическая часть:
— детекция речевых сегментов в записи
— разделение дикторов с помощью Pyannote
— транскрибация речи различными моделями ASR
Итог: готовый пайплайн для обработки аудио от очистки до расшифровки
МОДУЛЬ 5. ОПТИМИЗАЦИЯ МОДЕЛЕЙ
Теоретическая часть:
— методы ускорения инференса: квантование, pruning, дистилляция
— выбор формата под целевую платформу: CPU, GPU, мобильные устройства
— сравнение фреймворков оптимизации
— баланс между скоростью и точностью
Практическая часть:
— конвертация моделей в кроссплатформенный ONNX
— оптимизация для CPU через OpenVINO
— ускорение на GPU с TensorRT
Итог: навыки адаптации моделей под требования продакшена
МОДУЛЬ 5. ВНЕДРЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ В ПРОДАКШЕН
Теоретическая часть:
— MLOps: жизненный цикл ML-проекта
— паттерны развертывания моделей
— мониторинг и обновление моделей
— выбор стратегии под масштаб проекта
Практическая часть:
— простой веб-сервис на FastAPI с моделью на борту
— настройка высокопроизводительного Triton Inference Server
— сравнение latency и throughput разных решений
Итог: опыт развертывания моделей от прототипа до продакшена
! Данный курс может быть заказан согласно 44-ФЗ, 223-ФЗ (закупка, аукцион, запрос котировок, конкурсные процедуры)
FAQ
Онлайн обучение реализуется в Системе Дистанционного Обучения УЦ Микротест — Mirapolis и проходит в реальном времени с преподавателем. За несколько дней до начала обучения вы получаете необходимые ссылки для подключения к курсу и доступ к Личному кабинету.
Более подробно вы можете ознакомиться с информацией на странице дистанционного обучения.
Если у вас остались вопросы, то обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на все ваши вопросы.
Очное обучение проходит на территории Учебного центра Микротест по адресу: 127083, г. Москва, ул. Мишина, дом 35
За несколько дней до начала обучения участник получает приглашение, в котором указан адрес места проведения и другая полезная информация для обучения.
Если вы не получили приглашение — обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на ваши вопросы и продублируем приглашение на вашу почту.
- Обучение проходит в реальном времени с преподавателем, вы можете задавать свои вопросы и разбирать интересные кейсы сразу в процессе обучения.
- Вашу учебную группу будет сопровождать координатор, которому можно задавать организационные вопросы.
- Если вы по каким-то причинам пропустили онлайн-занятие, то все записи будут доступны 24/7 в вашем личном кабинете в Системе Дистанционного Обучения. Также вы можете их использовать для закрепления материала.
- Дополнительно для вашего удобства мы создаем чат в Telegram вашей группы, где вы сможете задавать вопросы преподавателю, координатору и обмениваться опытом с коллегами по обучению.
По итогу прохождения обучения слушатели получают либо Сертификат Учебного центра о прохождении курса, либо Удостоверение о повышении квалификации, зарегистрированное в ФРДО (Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении).
Помимо этого, по факту прохождения авторизованных курсов вендоров Eltex, PostgresPro, Astra Linux, QTECH, АЭРОДИСК и др. выдается электронный сертификат вендора.
В основном корпусе в Москве по адресу ул. Мишина, дом 35. Рядом муниципальная платная парковка на всех прилегающих улицах.
По поводу остальных филиалов и корпусов — уточняйте информацию у наших менеджеров. Мы постараемся сделать всё возможное для вашего комфортного обучения.
Да, во время занятий для слушателей всегда доступны чай, кофе, печенье и другие снеки на кофе-брейках.
Наш центр работает с корпоративными и частными клиентами. Для каждой категории клиентов мы разработали различные варианты сотрудничества, позволяющие гибко подходить к ценообразованию и вариантам оплаты.
Обо всех специальных условиях читайте в разделе Спецпредложения или обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru)
Также подпишитесь на новости нашего учебного центра, где вы первыми узнаете про интересные предложения от нас.
Не нашли подходящиего курса?
Оставьте заявку на обучение для вашей организации
Почему выбирают обучение у нас
Техническая
экспертиза
экспертиза
Эксперты в обучении:
- Сети передачи данных и связь
- ОС Linux и платформы виртуализации
- Центры обработки данных и СХД
Опытные преподаватели с мультивендорной экспертизой
Расширенный лабораторный полигон для практики
Подготовка ИТ-специалистов по государственным профессиональным стандартам
Образовательный девелопер
Проектирование и реализация мультивендорных образовательных решений, программ «под ключ»
Разработка и реализация технологических решений для оценки компетенций: тесты, лабораторные полигоны и стенды
Большой опыт создания технологических партнерств с ИТ-вендорами, дистрибьюторами и крупными интеграторами
Пул экспертов в управлении образовательными проектами + разработчики, методологи, педагогические дизайнеры
Подпишитесь и будьте в курсе
Информация о новинках, скидках и акциях. Уже более 36 000 подписчиков!
Оставить заявку
Оставить заявку