[Нетология] Deep Learning

[Нетология] Deep Learning

Глубокое обучение — это суперсила

С его помощью вы можете заставить компьютер видеть, создавать новые произведения искусства, переводить на разные языки, ставить диагноз или создавать механизмы, которые могут управлять сами собой. Если не это суперсила, я даже и не знаю — что это тогда.

Эндрю Ын, основатель Coursera, профессор Стэнфордского университета; бывший главный научный сотрудник Baidu и основатель Google Brain

Чему вы научитесь на курсе

• Работать с многомерными свёртками
• Padding & stride, Pooling и LeNet. AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet и DenseNet станут рабочими инструментами, а не запросами в поисковике
• Управлять историей
• И это не только про ваш прогресс в обучении: овладеете конкурентным преимуществом в задачах с использованием Beam-Search и Teacher Forcing
• Реализовывать NLP с нуля
• От классических RNN, GRU и LSTM до топовых Encoder-Decoder архитектур. Токенизация, словари, символы и подробный разбор различных реализаций сетей
• State-of-art сегментации
• Готовы к прикладным задачам: Object Detection, Object Localization, Bounding boxes и AnchorBoxes. Углубитесь в CNN
• Отличать дескриминатор от генератора
• Обучите генератор выбирать данные из линейной регрессии. Реализуете сеть генерации покемонов и обучите её
• Строить языковые модели
• NLP в 2019 году растет быстрее остальных сетей. NER и машинный перевод: от Word2Wec до определения тональности и преобразования текста

Скрытая ссылка