Deep Learning
- Суть
- Изучение архитектуры нейронных сетей и глубокого обучения для решения прикладных задач
- На выходе
- Работать с многомерными свёртками; Настраивать параметры padding, stride и механизмы pooling; Реализовывать NLP-решения: RNN, GRU, LSTM и Encoder-Decoder; Решать задачи сегментации, детекции и локализации объектов; Реализовать сеть для генерации покемонов
- Навыки
- AlexNet · ResNet · LSTM · Beam-Search · Teacher Forcing · Object Detection
- Кому подойдёт
- Разработчики; Исследователи