Samsung Innovation Campus

Нейронные сети и компьютерное зрение

Почему стоит начать изучение машинного обучения и нейронных сетей с нашего курса? Наш девиз «Больше практики!»: излагая математические основы очень доступным языком, авторы курса, эксперты московского ИИ-Центра Samsung дадут базовые знания на примере решения задач компьютерного зрения. Это зрелищно и интересно!

В этом курсе вы сделаете первые шаги в области компьютерного зрения с методами машинного обучения. Как мы этого добьёмся?

Для начала, мы пройдём основы нейронных сетей: как же какая-то абстрактная модель мышления, помещённая в компьютер, позволила обычным программистам просто так взять, и решить нерешённую ранее задачу зрения роботов. Мы изучим архитектуру и алгоритмы настройки нейросетей, приобретём глубокое понимание всего, что происходит после нажатия «Запустить обучение». Мы разберём, как лучше представить задачу для нейронной сети, поскольку не все постановки в принципе разрешимы, и в этом нам поможет метод максимального правдоподобия.

Но это всё ещё не компьютерное зрение. В этой части курса вы погрузитесь в свёрточные нейронные сети, методы регуляризации и нормализации, которые делают реальные задачи – разрешимыми.

Кроме лекций вас ждёт 8 практических семинаров. Вы наберётесь опыта в инструментарии машинного обучения и компьютерного зрения, решите базовые задачи, и будете готовы к практическому тестированию, где вы решите серьёзную задачу в области CV/ML. И, справившись с ней, сможете получить сертификат с отличием!

Перейти на страницу курса.

Нейронные сети и обработка текста

Современные методы автоматической обработки текста — это поиск по смыслу, машинный перевод, чат-боты, построение баз знаний… Как к этому подступиться? Больше практики! Авторы курса, эксперты московского ИИ-Центра Samsung, доступным языком рассказывают, как начать работать с текстами при помощи нейросетей.

Как построен наш курс? Мы начнём с разговора о языке: почему он такой удобный для людей и сложный для машин. Затем мы сформируем высокоуровневую картину предметной области, расскажем об основных понятиях и задачах. После введения мы разберём классические методы, подходящие, например, для определения тематики документа.

А затем начнутся нейросети! Мы расскажем, как подготавливать данные, извлекать «смыслы» слов из текстов, генерировать тексты, разбирать их структуру, выделять наименования объектов, и даже обучать нейросеть искать ответы на вопросы!

Кроме лекций Вас ждут практические семинары. В завершение мы предложим Вам решить сложную прикладную задачу в области NLP.

Перейти на страницу курса