深度学习网络学课程提供了一个学习多层神经网络，计算机视觉和其他技术的机会，而不仅仅是在无聊的讲座中，而是与导师一起创建真实的项目。 面向日期科学家，数据工程师和程序员的课程。
您将了解深度机器学习的可能性，了解有前途的职业的基础知识，并将真实的项目添加到您的投资组合中，以展示给潜在的雇主。 我们保证最少的水和大量的实践。
我们将从11月5日开始。
我们教什么
- 使用Padding＆Stride，Pooling和LeNet处理多维卷积。 AlexNet，VGG，NiN，GoogLeNet，ResNet和DenseNet。
- 从经典的RNN，GRU和LSTM到高端的Encoder-Decoder架构，从零开始实施NLP。
- 通过Beam-Search和Teacher Forcing管理您的故事。
- 建立语言模型。
- 最新的细分。
谁适合课程
科学家约会通过神经网络提高生产力，您可以执行更多有趣的任务。
数据工程师获取工具以加深您的技能，并转移到创建中级以上水平数据产品的团队
程序员和开发人员更改您的当前轨迹，并进入发展最快的专业领域。 在课程中进行练习不会令人感到尴尬。
实习老师
Alexey Kuzmin-DomKlik的数据开发和工作总监，ABBYY的前数据科学家。 他从事复杂语言识别的工作，在目前的工作地点，他创建了一个开发公司所有模型的团队。
课程时间
11月5日至12月23日。
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