Нейронные сети для обработки изображений
Обработка изображений является одной из самых важных пунктов в разработке нейронной сети, и специалисты в данном направление требуется огромным спросом.
О курсе
Нейронная сеть представляет собой вычислительную модель, основанную на структуре биологической нейронной сети. Обычное программное обеспечение работает в соответствии со строгими параметрами, но искусственные нейронные сети обладают способностью «обучаться», подпитываясь новыми данными с течением времени. Обработка изображений является одной из самых важных пунктов в разработке нейронной сети, и специалисты в данном направлении пользуются огромным спросом.
Общее количество часов составляет 72 часа
Из них лекционные – 10 часов, практические – 29 часов, СРС (самостоятельные работы студента) – 30 часов
Описание программы
Продвинутый курс по программированию нейронных сетей для обработки изображений. Рассматривается применение сверточных нейронных сетей для классификации и сегментации изображений. Изучаются архитектуры популярных предварительно обученных сетей: VGG16, ResNet, Inception. Рассматривается перенос обучения, расширение данных.
Предварительное требование – прохождение курса «Программирование нейронных сетей» или знания в объеме этого курса.
Результаты обучения
1. Профессиональна работа с сверточными и рекуррентыми сетями
2. Обучение нейронной сети и ее корректировки
3. Создание и интерпретация модели в готовой результат
Кем работать?
Специалист по глубокому обучению, специалист по машинному обучению, Data Scientist, разработчик нейронных сетей.
Общее количество часов составляет 72 часа
Из них лекционные – 10 часов, практические – 29 часов, СРС (самостоятельные работы студента) – 30 часов
Описание программы
Продвинутый курс по программированию нейронных сетей для обработки изображений. Рассматривается применение сверточных нейронных сетей для классификации и сегментации изображений. Изучаются архитектуры популярных предварительно обученных сетей: VGG16, ResNet, Inception. Рассматривается перенос обучения, расширение данных.
Предварительное требование – прохождение курса «Программирование нейронных сетей» или знания в объеме этого курса.
Результаты обучения
1. Профессиональна работа с сверточными и рекуррентыми сетями
2. Обучение нейронной сети и ее корректировки
3. Создание и интерпретация модели в готовой результат
Кем работать?
Специалист по глубокому обучению, специалист по машинному обучению, Data Scientist, разработчик нейронных сетей.
Требования
Предварительное требование – прохождение курса «Программирование нейронных сетей» или знания в объеме этого курса.
Программа курса
В конце обучения вы получите
Сертификат...
установленного образца
...либо удостоверение
установленного образца
Сколько может зарабатывать специалист по программированию нейронных сетей?
50 тысяч
50 тысяч
Junior
80 тысяч
80 тысяч
Middle
100 тысяч
100 тысяч
Senior
∞
∞
Длительность курса: 9 недель
1-2 занятия в неделю
Очное обучение
Как это будет проходить
1
Успей записаться!
Подай заявку на прохождение курса
2
Оплати курс!
Заключи договор и оплати прохождение курса. Оплата осуществляется при заключении договора
3
Получи новые знания и навыки!
Узнай, когда будут проходить занятия.
При условии успешного завершения
обучения будет получент сертификат установленного образца
При условии успешного завершения
обучения будет получент сертификат установленного образца
Вас научат лучшие преподаватели
Все наши преподаватели — дипломированные специалисты с многолетним опытом обучения.
- Андрей СозыкинСертифицированный преподаватель NVIDIA Deep Learning Institute.Занимается проектами, связанными с машинным обучением и BigData.
Работает в УрФУ, где организовал магистратуру по машинному обучению совместно со Школой Анализа Данных компании Яндекс. - Комоцкий ЕвгенийСооснователь сервиса Relation Hint, преподаватель УрФУЗанимается проектами, связанными с машинным обучением.
Заместитель директора по инновационной работе Департамент бизнес-информатики и математического моделирования УрФУ. - Александр БерсеневСпециалист в области информационной безопасностиЗанимается проектами, связанными с повышением безопасности различных сервисов: банков, мобильных операторов, платёжных систем и т.д.
- Оксана ЛимановскаяДоцент кафедры информационных
интеллектуальных технологий УрФУЗанимается проектами, связанными
с моделированием сложных систем, имитационным
моделированием, машинным обучением.
Работает в УрФУ, где проводит курсы по
математическому и компьютерному моделированию,
основам интеллектуальных систем
и мультимедийных технологий. - Антон КошелевРазработчик систем машинного
обучения в банке Точка.Занимается проектами, связанными
с машинным обучением.
Работает в УрФУ, где проводит курсы
по проектному обучению, а также организовал
магистратуру по машинному обучению совместно
со Школой Анализа Данных компании Яндекс.
Стоимость курса
за прохождение курса (72 часа)
20 000₽
Оплата осуществляется при заключении договора
Подать заявку
Хотите записаться? Остались вопросы?
Оставьте ваши контактные данные, и мы свяжемся с вами в ближайшее время!