Deep Learning от Нетологии
Пройдите курс по глубокому обучению в Нетологии и научитесь создавать нейросети для анализа изображений и текста. Получите практические навыки в AI и машинном обучении за 2,5 месяца.
Старт 15 апреля
Навыки, которые даёт курс «Deep Learning от Нетологии»
Как вводное знакомство с темой, курс покрывает около 19% ключевых навыков для специализации Data science, что по шкале Skillmaps соответствует базовому введению в профессию. Программа даёт основы машинного обучения, статистики и отдельные приёмы работы с NLP, а также знакомит с практиками валидации моделей — навыками, которые реально помогают понять, как устроены модели и как оценивать их качество. При этом в списке отсутствуют такие критичные навыки, как SQL и EDA, которые часто требуются при подготовке и первичном анализе данных для рабочих задач. Курс также затрагивает гиперпараметрический поиск и методы оптимизации, что полезно для начального понимания тонкой настройки сетей. Как совет от старшего коллеги, проходите его параллельно с практикой на Python и дополнительными упражнениями по подготовке данных, чтобы быстрее переходить к самостоятельным проектам.
Hard
Базовые навыки
Продвинутые навыки
Stack
Основные инструменты
Дополнительные инструменты
Soft
Базовые навыки
Продвинутые навыки
Что получишь после курса: навыки и компетенции
После курса вы сможете строить и оценивать базовые модели глубокого обучения: освоите машинное обучение, валидацию моделей, гиперпараметрический поиск, методы оптимизации и основы NLP. На практических примерах научитесь вести эксперименты, подбирать параметры и измерять качество моделей. Полученные знания позволят применять математические и статистические подходы при настройке нейросетей и быстро собирать рабочие прототипы в средах PyTorch и TensorFlow. Также будет базовое знакомство со стеком инструментов для подготовки данных и первого анализа результатов, что поможет перейти от теории к простым проектам.
Чего нет в программе — навыки которые придётся добрать
В программе не охвачены такие навыки, как EDA, SQL, фиче-инжиниринг, основы MLOps и прогнозирование. Особенно важны для трудоустройства EDA и SQL — без них сложнее подготовить и извлечь признаки из реальных данных. Эти компетенции стоит добрать отдельными курсами или практическими проектами после изучения данного материала, чтобы уверенно работать над end-to-end задачами и переходить к более сложным промышленным решениям.
Сравнение Deep Learning (Нетология) vs альтернативы
| SkillboxData Scientist с нуля до Junior | НетологияИнженер машинного обучения: курс для IT-специалистов | SkillboxПрофессия Data scientist + ИИ | ПрактикумСпециалист по Data Science | НетологияDeep Learning | |
|---|---|---|---|---|---|
| Навыки | 57% | 55% | 55% | 54% | 19% |
| Цена | 138 924 ₽ | 106 900 ₽ | 108 000 ₽ | 168 000 ₽ | 45 500 ₽ |
| Длительность | 9 мес | 11 мес | 9 мес | – | 3 мес |
| Трудоустройство | Нет | – | Есть | – | – |
| Рассрочка | – | – | – | – | – |
Data Science в медицине (совместно с Сеченовским университетом)
Нейросети для анализа и исследований: тариф PRO
Нейросети для анализа и исследований: тариф Базовый
