Data Science: глубокое обучение на Python

Погрузитесь в практическое глубокое обучение и научитесь создавать нейронные сети на Python, начиная с основ и заканчивая современными техниками построения моделей. Этот материал поможет вам уверенно разбираться в том, как работают глубинные модели «под капотом» и как применять их в реальных проектах.

Что вы узнаете на этом курсе

Курс создан для тех, кто хочет глубже понять механику глубокого обучения и научиться самостоятельно реализовывать модели без «магии» высокоуровневых библиотек. Вы познакомитесь с важнейшими концепциями нейронных сетей и научитесь строить их с нуля на Python и Numpy, а затем перейдёте к TensorFlow.

Ключевые темы и навыки

• Реализация первой нейронной сети на чистом Python и Numpy
• Переход от бинарной классификации к многоклассовой при помощи softmax
• Обратное распространение ошибки — подробный разбор и быстрая реализация на Numpy
• Создание моделей в TensorFlow — от простых архитектур к более гибким сетям
• Визуализация внутренних процессов модели для лучшего понимания обучения

Практические проекты курса

Практика — главный фокус программы. Вы будете создавать модели, которые решают реальные задачи из Data Science и машинного обучения.

Прогнозирование поведения пользователей

Постройте модель, которая предсказывает действия посетителей сайта на основе данных:

• тип устройства (мобильное или десктоп),
• количество просмотренных страниц,
• время, проведённое на сайте,
• наличие повторных визитов,
• время суток посещения.

Распознавание эмоций по изображению

В последнем проекте вы создадите модель глубокого обучения, способную определять выражение лица на фотографии. Этот опыт — отличный шаг к работе с компьютерным зрением.

Кому подойдет этот курс

Курс будет особенно полезен тем, кто:

• готов перейти от базовых моделей (линейная/логистическая регрессия) к нейронным сетям,
• хочет понимать «как это работает», а не только применять готовые API,
• ищет фундаментальную подготовку в области глубинного обучения,
• интересуется машинным обучением и наукой о данных в целом.

Продвинутые направления и продолжение обучения

В завершение курса вы познакомитесь с современными архитектурами нейронных сетей и поймёте, в каких задачах они применяются. Если же вы уже знакомы с softmax, backprop и хотите углубиться в продвинутые техники и ускорение на GPU, вам подойдет последующий курс автора — «Наука о данных: практические концепции глубокого обучения» в Theano и TensorFlow.

Почему этот курс отличается

Основной принцип обучения — экспериментирование и понимание внутренних процессов модели. Вы не просто выучите команды, а научитесь анализировать, интерпретировать и визуализировать происходящее в нейронной сети. Это фундаментальные навыки, необходимые каждому, кто стремится стать экспертом в Deep Learning.