На базовом потоке в первом семестре вы сможете познакомиться с азами машинного обучения и нейросетей, а также освоить инструменты любого дата-саентиста. Значительная часть курса будет посвящена введению в язык Python: и то, и другое необходимо для изучения нейросетей.

​

В конце семестра слушатели делают индивидуальный проект

(темы проектов будут озвучены ближе к окончанию курса).

​

Курс проходит на платформе Stepik. Регистрация открыта до 19 сентября.

Обучение начинается 11 сентября.

​

1. Основы языка Python

2. Библиотеки для работы с данными: Numpy, Pandas, Matplotlib

3. Математика для Data Science: линейная алгебра, математический анализ, методы оптимизации

4. Основы машинного обучения, библиотека sklearn

5. Линейные модели машинного обучения, ООП в анализе данных

6. Композиции алгоритмов и методы выбора модели

7. Введение в нейронные сети и библиотека PyTorch

8. Основы свёрточных нейронных сетей

9. Методы проектирования и обучения нейросетей

10. Архитектуры свёрточных нейронных сетей

11. Семантическая сегментация и детекция объектов

12. Практическое применение моделей компьютерного зрения

13. Соревнования на Kaggle

14. Итоговый проект