Выберите городМосква
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Новосибирск
Сочи
Тбилиси
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Новосибирск
Сочи
Тбилиси
Личный кабинет
Выберите городМосква
Москва
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Сочи
Тбилиси
Москва+7 495 231-23-51
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Сочи
Тбилиси
PYNN

Нейронные сети на Python

Вендор
Тематика
Тип курса
Авторизованный
Длительность
24 ак. часов
Ближайшая дата
13 мая 2024
Стоимость
54 000 RUB
54 000 RUB
Описание

Практический курс «Нейронные сети на Python» — основы нейросетей для аналитиков, разработчиков Big Data, руководителей и специалистов по работе с большими данными.

Что такое нейронные сети и при чем здесь машинное обучение (Machine Learning)

Искусственная нейронная сеть (нейросеть) – это математическая модель с программной или аппаратной реализацией, имитирующая функционирование биологических нервных клеток живого организма. В отличие от других вычислительных моделей, нейросети ориентированы на биологические принципы. Благодаря этому нейросетевые модели обладают следующими качествами:

  • массовый параллелизм;
  • распределённое представление информации и вычисления;
  • способность к обучению и обобщению;
  • адаптивность;
  • обработки информации в контексте окружающей среды;
  • толерантность к ошибкам;
  • низкое энергопотребление.

Правила работы нейросетевых алгоритмов не программируются, а вырабатываются в процессе обучения. Это обеспечивает адаптивность моделей к изменениям входных сигналов, включая шумовые воздействия. Сегодня нейросети считаются одним из наиболее популярных методов машинного обучения (Machine Learning) и используются в различных областях деятельности для решения следующих прикладных задач в условиях неполноты входной информации:

  • распознавание образов (визуальных, аудиозаписей, видеопотоков, графических изображений, рукописного текста и пр.);
  • прогнозирование будущих событий (поведение пользователей, погодные явления, курсы валют, возникновение и развитие чрезвычайных ситуаций и пр.);
  • классификация и кластеризация данных (финансовый скоринг, медицинская диагностика, выявление мошеннических операций);
  • интеллектуальный анализ данных, оптимизация бизнес-процессов и принятие управленческих решений.

Как именно нейросетевые алгоритмы и инструменты моделирования можно использовать для конкретных бизнес-кейсов, вы узнаете в рамках нашего образовательного курса «Введение в нейронные сети».


Продолжительность: 6 дней, 24 академических часа.

Соотношение теории к практике 50/50

Методические материалы: учебное пособие на русском языке

Курс «Нейронные сети на Python» представляет собой прикладные основы наиболее популярного метода Machine Learning, включая всю необходимую теорию и практику по этой области искусственного интеллекта. В программе рассмотрена математическая база современных нейросетевых алгоритмов. В курсе приведены базовые задачи, которые могут быть решены с помощью методов нейросетей: классификация изображений и другие прикладные кейсы распознавания образов. Большое внимание уделено практическому решению задач с использованием нейросетевых методов на языке Python. Курсы по нейронным сетям также содержат материалы по применению сверточных нейросетей в production, в т.ч. обучение нейронной сети и ее интеграция с другими программными алгоритмами.

На практике вы самостоятельно создадите собственную нейросеть, решив задачи классификации с помощью этой модели машинного обучения. В результате освоения программы курса вы овладеете основными навыками создания веб-сервисов на базе нейросетей и сможете выбрать наилучшую архитектуру нейросети для конкретной бизнес-задачи.

Особенности курса:

  1. Основное внимание направлено не на теорию, а на практику и применимость решений в реальном бизнесе.
  2. Вся теория подкреплена реальными данными из практики.
  3. В конце каждой темы вы получите задание на проверку усвоенного материала.
  4. По результатам выполнения практического задания каждый слушатель получит индивидуальный фидбек от преподавателя.

Кому полезен курс

Практический курс «Нейронные сети на Python» предназначен для аналитиков, разработчиков программного обеспечения, руководителей и специалистов по работе с большими данными, которые хотят получить следующие знания и навыки:

  • понять, что такое нейросети, машинное обучение и искусственный интеллект;
  • освоить принципы функционирования нейронных сетей;
  • знать, как эффективно использовать нейросетевые модели в бизнесе;
  • разобраться с математическими основами нейронных сетей;
  • освоить базовые методы работы с нейросетевыми алгоритмами;
  • обрабатывать датасеты для подготовки к моделированию;
  • научиться строить собственные модели нейронных сетей;
  • интерпретировать результаты моделирования.

Необходимая подготовка
  • Опыт программирования на Python;
  • Прохождение онлайн-курса FUNP «Основы языка Python для анализа данных и решения задач машинного обучения»

Ваш результат обучения

Программа курса
  1. Простейшие нейронные сети
    • Теоретическая часть: основные понятия; классификация задач, решаемых с помощью методов машинного обучения; виды данных, понятие датасета; полносвязные нейронные сети.
    • Практическая часть: первичный анализ датасета, предобработка данных, построение полносвязной нейронной сети.
  2. Математические основы нейронных сетей
    • Теоретическая часть: метрики качества работы нейронной сети, градиентный спуск, алгоритм обратного распространения ошибки, эффект переобучения.
    • Практическая часть: тонкая настройка нейронной сети на примере задачи классификации изображений.
  3. Свёрточные нейронные сети
    • Теоретическая часть: параметры сверточных нейронных сетей, предобученные нейронные сети.
    • Практическая часть: использование предобученных нейронных сетей на примере задачи классификации изображений.
  4. Решение кейса: “Классификация изображений”
    • Теоретическая часть: построение набора данных, фильтрация и предобработка данных.
    • Практическая часть: решение кейса.
  5. Использование нейронных сетей в production
    • Теоретическая часть: сериализация/десериализация объектов в Python, фреймворк Flask.
    • Практическая часть: создание веб-сервиса на фреймворке Flask.

! Данный курс может быть заказан согласно 44-ФЗ, 223-ФЗ (закупка, аукцион, запрос котировок, конкурсные процедуры)

Доступные формы обучения
Описание фомата

Дистанционное (онлайн) обучение проводится с применением Системы Дистанционного обучения УЦ Микротест - системы Mirapolis. По форме и содержанию дистанционное обучение полностью совпадает с аналогичными очными курсами.

Занятие длится 8 академических часов в день, стандартное время проведения обучения с 10:00 до 17.00.

Обучение проходит в реальном времени с преподавателем. В процессе обучения вы сможете задавать вопросы – в чате или голосом во время занятия. В зависимости от программы курса, каждому студенту предоставляется доступ к стенду с лабораторными работами. Для закрепления материала курса вам будут доступны записи прошедших вебинаров в вашем личном кабинете в ЛК Mirapolis.

Данный формат обучения позволяет существенно сократить командировочные издержки.

Описание фомата

Очная форма – это классическая форма обучения. Студенты посещают занятия в специально оборудованном классе на территории учебного центра в соответствии с установленным расписанием.

Занятие длится 8 академических часов в день, стандартное время начала обучения – 10:00.

Преимущество очного обучения – это личный контакт с тренером-преподавателем и с остальными студентами курса. Во время обучения студенты сдают лабораторные работы вендоров, к которым предоставляется доступ, а также лабораторные работы, специально разработанные тренерами-преподавателями. Обучающиеся выполняют практические занятия, получая доступ к оборудованию или при помощи его эмуляции.

Расписание курса
Выберите удобную для вас дату
мая 2024
13 мая - 15 мая
Москва
Дистанционная Дистанционная
Преподаватель курса
Ожидается назначение
Стоимость
54 000 RUB
мая 2024
13 мая - 15 мая
Москва
Очная Очная
Преподаватель курса
Ожидается назначение
Стоимость
54 000 RUB
авг 2024
19 авг - 21 авг
Москва
Очная Очная
Преподаватель курса
Ожидается назначение
Стоимость
54 000 RUB
авг 2024
19 авг - 21 авг
Москва
Дистанционная Дистанционная
Преподаватель курса
Ожидается назначение
Стоимость
54 000 RUB
Если в расписании нет удобных для Вас дат, напишите нам - мы разработаем удобные варианты специально для Вас!
Слушатели рекомендуют нас
5.0
5.0
FAQ

Онлайн обучение реализуется в Системе Дистанционного Обучения УЦ Микротест — Mirapolis и проходит в реальном времени с преподавателем. За несколько дней до начала обучения вы получаете необходимые ссылки для подключения к курсу и доступ к Личному кабинету.

Более подробно вы можете ознакомиться с информацией на странице дистанционного обучения.

Если у вас остались вопросы, то обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на все ваши вопросы.

Очное обучение проходит на территории Учебного центра Микротест по адресу: Москва, Дербеневская наб. д. 7 стр.5, 5 этаж.

За несколько дней до начала обучения участник получает приглашение, в котором указан адрес места проведения и другая полезная информация для обучения.

Если вы не получили приглашение — обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на ваши вопросы и продублируем приглашение на вашу почту.

  1. Обучение проходит в реальном времени с преподавателем, вы можете задавать свои вопросы и разбирать интересные кейсы сразу в процессе обучения.
  2. Вашу учебную группу будет сопровождать координатор, которому можно задавать организационные вопросы.
  3. Если вы по каким-то причинам пропустили онлайн-занятие, то все записи будут доступны 24/7 в вашем личном кабинете в Системе Дистанционного Обучения. Также вы можете их использовать для закрепления материала.
  4. Дополнительно для вашего удобства мы создаем чат в Telegram вашей группы, где вы сможете задавать вопросы преподавателю, координатору и обмениваться опытом с коллегами по обучению.

По итогу прохождения обучения слушатели получают либо Сертификат Учебного центра о прохождении курса, либо Удостоверение о повышении квалификации, зарегистрированное в ФРДО (Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении).

Помимо этого, по факту прохождения авторизованных курсов вендоров Eltex, PostgresPro, Astra Linux, QTECH, АЭРОДИСК и др. выдается электронный сертификат вендора.

В основном корпусе в Москве по адресу Дербеневская набережная д.7 стр.5, БЦ «Оазис», парковки, к сожалению, нет. Зато есть муниципальная платная парковка на всех прилегающих улицах.

По поводу остальных филиалов и корпусов — уточняйте информацию у наших менеджеров. Мы постараемся сделать всё возможное для вашего комфортного обучения.

Да, во время занятий для слушателей всегда доступны чай, кофе, печенье и другие снеки на кофе-брейках. Помимо этого, в обеденный перерыв будет предложен полноценный горячий обед.

Наш центр работает с корпоративными и частными клиентами. Для каждой категории клиентов мы разработали различные варианты сотрудничества, позволяющие гибко подходить к ценообразованию и вариантам оплаты.

Обо всех специальных условиях читайте в разделе Спецпредложения или обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru)

Также подпишитесь на новости нашего учебного центра, где вы первыми узнаете про интересные предложения от нас.

Не нашли подходящиего курса?
Оставьте заявку на обучение для вашей организации
Почему выбирают обучение у нас
Техническая
экспертиза

Эксперты в обучении:

  • Сети передачи данных и связь
  • ОС Linux и платформы виртуализации
  • Центры обработки данных и СХД

Опытные преподаватели с мультивендорной экспертизой

Расширенный лабораторный полигон для практики

Подготовка ИТ-специалистов по государственным профессиональным стандартам

Образовательный девелопер

Проектирование и реализация мультивендорных образовательных решений, программ «под ключ»

Разработка и реализация технологических решений для оценки компетенций: тесты, лабораторные полигоны и стенды

Большой опыт создания технологических партнерств с ИТ-вендорами, дистрибьюторами и крупными интеграторами

Пул экспертов в управлении образовательными проектами + разработчики, методологи, педагогические дизайнеры

Подпишитесь и будьте в курсе
Информация о новинках, скидках и акциях. Уже более 36 000 подписчиков!