Deep learning — это вид машинного обучения, в котором используются многослойные нейросети, способные самообучаться на большом наборе данных. Говоря проще — это способ обучать компьютер делать сложные вещи, включая распознавание лиц, определение объектов на фото и т.д. Считается передовой областью исследований ML, оказывающей существенный вклад в развитие ИИ. Имеет широкое распространение в таких сферах, как игры, чипы для гаджетов, медицина, цифровые ассистенты, машинный перевод, компьютерное зрение, синтез/распознавание речи, банковское дело. Мы собрали подборку с ТОПом лучших курсов по глубокому обучению. Выбирайте понравившиеся курсы, приступайте к учебе и осваивайте новые технологии, благодаря которым вы сможете стать высокооплачиваемым, востребованным и перспективным специалистом.
✅ Лучшие онлайн-курсы по глубокому обучению — обучение для начинающих
- 🥈 Курс Machine Learning и Deep Learning от Skillfactory
🔥Промокод: GEEK — Дополнительно -5% по промокоду - Machine Learning. Professional от Otus
Не забудь подписаться на наш Телеграм канал! Каждый день мы публикуем бесплатные лекции, уроки, мастер-классы, интенсивы.
Не можешь выбрать профессию? На Eddu.pro — подборка бесплатных тестов для профориентации. Узнай свои сильные стороны и выбери направление. Подробнее на сайте.
1. Deep Learning от Нетология (сайт школы)
Время на обучение: 2,5 месяца.
💸 Цена: полная стоимость – 75 000 ₽, по скидке – 49 900 ₽, рассрочка – от 2 916 ₽/мес (на 18 месяцев).
Формат: вебинары, видеолекции, практические задания.
По окончании курса: удостоверение о повышении квалификации до уровня middle.
Инструменты и компетенции: GAN, NER, Padding&stride, Pooling, LeNet, AlexNet, VGG, NiN, GoogLeNet, ResNet, DenseNet, RNN, GRU, LSTM, Encoder-Decoder.
🔥Промокод: GEEK — Дополнительная Скидка 5% на заказ
Программа
- Основы neural networks.
- Многослойная нейронная сеть.
- Свёрточные сети.
- Архитектуры свёрточных сетей.
- Улучшение качества обучения нейросетей.
- Рекуррентные сети.
- Механизм внимания.
- Компьютерное зрение.
- Работа с текстом.
- Генеративные состязательные сети (GAN).
- Итоговый проект.
Чему научитесь:
- Реализовывать NLP с нуля.
- Работать с многомерными свёртками.
- Генерировать текстовые данные, изображения.
- Обучать ПК созданию картин, литературных произведений.
- Строить классические RNN, GRU, LSTM-архитектуры.
- Находить определенные объекты на картинке.
- Обучать генератор выбирать данные из линейной регрессии.
- Пользоваться средствами Padding&stride, Pooling, LeNet, AlexNet и т.д.
- Решать прикладные задачи Object Detection, Localization, Bounding & Anchor Boxes.
- Реализовывать сети генерации, строить языковые модели с применением фильтров, автокодировщиков.
Особенности:
- 8 созданных проектов в портфолио.
- Курс подходит программистам, аналитикам, дата-сайентистам, желающим прокачать скиллы в DL до уровня middle.
Плюсы
- Большое количество практики.
- Много положительных отзывов от выпускников.
- Актуальная на 2024 год программа обучения.
- Регулярная поддержка сообщества экспертов и менторов.
- Помощь с поиском работы.
Минусы
Курс не для начинающих (нужно уметь программировать на Python, знать библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn).
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация 👈
2. Курс Machine Learning и Deep Learning от Skillfactory (сайт школы)
Время на обучение: 20 недель.
💸 Цена: полная стоимость – 115 800 ₽, по скидке – 57 321 ₽.
Формат: интерактивные вебинары, лекции в записи, хакатоны, практические задания с поверкой преподавателя.
По окончании курса: сертификат о прохождении курса (по запросу – на английском языке).
🔥Промокод: GEEK — Дополнительно -5% по промокоду
Программа
- Введение в Machine Learning.
- Способы предобработки информации.
- Регрессия (линейная/логистическая).
- Кластеризация.
- Алгоритмизация.
- Способы оценки качества ML-моделей.
- Временные ряды, регуляризация.
- Рекомендательные системы.
- Введение в Deep Learning.
- Что такое ИИ?
- Создание нейросети.
- Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras).
- Сверточные нейросети.
- Процесс оптимизации.
- Дообучение для решения задачи классификации картинок.
- Сегментация изображений.
- Средства детектирования.
- NLP, Word Embeddings.
Чему научитесь:
- Строить рекомендательные системы.
- Писать качественный код при помощи нейронных сетей.
- Использовать ChatGPT и Copilot в задачах программирования.
- Решать разнообразные аналитические задания.
- Составлять запросы к нейронным сетям.
- Тонко настраивать параметры детекции.
- Понимать принципы функционирования перцептрона.
- Разрабатывать модели предсказания кредитного рейтинга и модели для увеличения продаж в розничном бизнесе.
Особенности:
- Получите навыки уровня middle в Data Science.
- Оптимальное соотношение теоретической составляющей с практикой.
Плюсы
- Онлайн школа Skillfactory поможет студентам с трудоустройством, лучшие студенты будут отправлены на стажировку в компанию EORA.
- Возможность просматривать уроки в записи, в удобное для вас время.
Минусы
- Для прохождения понадобится знание Пайтон.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация 👈
✅ Еще курс от Skillfactory
Цена: полная стоимость – 77 800 ₽, по скидке – 38 511 ₽.
Длительность курса составляет 10 недель, главное преимущество – упор на практику. Слушателей научат программировать на Пайтон, анализировать/обрабатывать, структурировать данные, работать с ML-моделями, создавать системы рекомендаций.
3. ИТ-специалист в сфере Data Science от GeekBrains (сайт школы)
Время на обучение: от 24 месяцев.
💸 Цена: полная стоимость – от 7 506₽/мес, по скидке – от 4 129₽/мес (рассрочка на 36 месяцев).
Формат: лекции, семинары, видеоуроки в записи, практические занятия.
По окончании курса: диплом о профессиональной переподготовке.
Инструменты и компетенции: Python, SQL, Docker, NoSQL, ANNs, Keras, TensorFlow, PyTorch.
🔥Промокод: GEEKPROMO — Скидка 7% на заказ
Программа
- Основы программирования.
- Контроль версий.
- Обзор языков программирования.
- Знакомство с БД.
- Выбор специализации.
- Видеокурс по математике и информатике для программистов.
- Python, веб-технологии.
- Анализ данных в Экселе.
- SQL, работа с БД.
- BI и другие темы.
Чему научитесь:
- Собирать данные, обрабатывать для решения бизнес-задач.
- Подбирать оптимальное решение и реализовывать через машинное обучение.
- Формировать ТЗ, собирать и готовить БД, создавать ML-модель и внедрять ее в производственные процессы.
Особенности:
- Помощь с трудоустройством после завершения программы.
- Сможете выбрать одну из 5 вариантов специализаций.
- 3 месяца обучения + курс по нейросетям получите в подарок.
- Получите бесплатный доступ к платформе английского языка по методике КЭСПА на год.
Плюсы
- Отсрочка платежа на месяц.
- Добавите работы в портфолио.
- Для оплаты можно использовать мат. капитал.
- Возврат налогового вычета.
Минусы
- Не обнаружено.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация 👈
4. Профессия Machine Learning Engineer от Skillbox (сайт школы)
Время на обучение: 12 месяцев.
💸 Цена: полная стоимость – 9 846 ₽/мес, по скидке – 4 923 ₽/мес (рассрочка на 31 месяц).
Формат: вебинары, видеозанятия в записи, домашние задания с проверкой преподавателя.
По окончании курса: сертификат Skillbox.
Инструменты и компетенции: Python, Numpy, Pandas, Scikit-learn, Hadoop, Hive, SQL, GitLab, Excel, PyCharm, Jupyter Notebook, FastAPI, Airflow.
🔥Промокод: GEEK — Скидка до 60% на обучение
Программа
Первый уровень: базовая подготовка.
- Знакомство с Data Science.
- Обработка данных, сбор информации, маркетинговая аналитика.
- Внедрение готовой ML модели.
- Проверка гипотез.
- Python, SQL, Excel, Power Bi, Airflow.
- Математические операции.
Продвинутый уровень: погружение в ML.
- Помощь с трудоустройством.
- Подготовка к собеседованию.
- Формирование резюме.
- Консультации с HR-специалистом.
- Встреча с работодателем.
- Презентация вашего проекта.
Экспертный уровень. Выбор специализации.
- Natural Language Processing.
- Computer Vision.
Чему научитесь:
- Выстраивать ML-модели (разберётесь в алгоритмах, начнёте решать задачи регрессии, классификации, кластеризации).
- Обучать нейросети, применять предобученные сетки для разных задач, а также тренировать собственные.
- Создавать рекомендательные системы, работать с инструментами анализа данных, пользоваться средствами визуализации.
- Извлекать информацию из разнообразных источников, считывать файлы разных форматов, писать запросы к API.
Особенности:
- Курс профессия состоит из 3 уровней, сможете трудоустроиться через 9 месяцев.
- Авторы курса являются data-сайентистами из СберБанка, Wrike, VISA.
Плюсы
- Упор на практику.
- Программа курса подойдёт новичкам.
- Множество положительных отзывов о платформе Skillbox.ru.
Минусы
- Не найдены.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация 👈
✅ Еще курсы по теме от Skillbox:
Философия искусственного интеллекта
Цена: полная стоимость – 5 644 ₽/мес, по скидке – 3 104 ₽/мес (рассрочка на 12 месяцев).
Опытные преподаватели расскажут, как развивалось машинное мышление иерархически, в чем роль философии в совершенствовании искусственного интеллекта. Вы изучите парадигмы создания ИИ, станете владеть соответствующими категориями и терминами, будете самостоятельно анализировать научные статьи, освоите навыки выступления перед аудиторией.
Machine Learning с нуля до Junior
Цена: полная стоимость – 8 768 ₽/мес, по скидке – 4 384 ₽/мес (рассрочка на 22 месяца).
Учат аналитическому мышлению, работе с инструментарием для анализа данных, построению моделей машинного обучения. Разбирают способы извлечения информации из разных источников, показывают методы настройки инфраструктуры и средства работы в Git, включая создание репозитория, выявление изменений в коде.
5. Machine Learning. Professional от Otus (сайт школы)
Время на обучение: 5 месяцев.
💸 Цена: полная стоимость – 92 700 ₽, рассрочка – от 9 270 ₽/мес.
Формат: видеолекции, вебинары, практические задания.
По окончании курса: сертификат OTUS о прохождении курса.
Программа
- Продвинутые методы ML.
- Введение в DL.
- Сбор данных.
- Анализ текста.
- Временные ряды.
- Системы рекомендаций.
- Разбор дополнительных материалов.
- Проектная работа.
Чему научитесь:
- Созданию моделей машинного обучения.
- Обработке любых информационных массивов.
- Применению принципов теории вероятности в проекте.
- Прогнозированию временных рядов.
- Проведению сложных вычислений.
- Подготовке вашей модели к внедрению в production.
- Построению систем для автоматического поиска аномалий.
Особенности:
- Доступен налоговый вычет 13%.
- Профессиональная программа обучения Data Scientist.
- Включено трудоустройство.
Плюсы
- Бессрочный доступ к учебным материалам.
- Консультации от топовых экспертов Otus.
- Возможность составить сильное портфолио из ваших проектов.
Минусы
- Недостатки не обнаружены.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация 👈
✅ Еще курсы от Otus:
Цена: полная стоимость – 71 000 ₽, рассрочка – от 7 100 ₽/мес.
Курс рекомендуется к прохождению действующим DS/DL/ML специалистам, желающим погрузиться в алгоритмы обучения с подкреплением. Учат применению RL алгоритмов в разных сферах деятельности.
Цена: от 6 400 ₽/мес.
Рассказывают про принципы machine learning в области компьютерного зрения. Вы научитесь решать индустриальные задачи, используя открытые датасеты, а также освоите ключевые фреймворки для создания нейросетей.
6. DEEP LEARNING ENGINEER от Karpov.Courses (сайт школы)
Время на обучение: 4 месяца.
Цена: полная стоимость – 85 000₽, рассрочка – от 8 145₽/мес.
Формат: короткие видео, ДЗ, практические задания.
По окончании курса: не заявлен.
🔥Промокод: GEEK — Скидка 5% на обучение
Программа
- Обзор DL.
- Методы оптимизации, построение нейросетей.
- Изучение продвинутых техник.
- Использование картинок.
- NLP.
- Работа с LLM сетями.
- Классификация текста.
- Языковые модели.
- Рекуррентные нейросети.
- Как уменьшить размеры модели и другие темы.
Чему научитесь:
- Понимать концепции NLP, ML.
- Обрабатывать тексты, извлекать информацию, генерировать тексты и др.
- Программировать на Python, работать с библиотеками для NLP.
- Понимать основы статистики, математики и вероятности.
- Обрабатывать текст и выполнять предобработку данных.
- Глубоко понимать архитектуру моделей.
- Работать с БД.
- Оценивать модели и интерпретировать результаты.
- Оптимизировать модели.
Особенности:
- Освоите не только базовые, но и продвинутые инструменты DL.
- Упор на практику, задания вас ждет после каждого блока.
- В конце курса создадите чат-бота с дообученной генеративной моделью.
Плюсы
- Подойдет для начинающих.
- Комплексная поддержка: с вами будут эксперты, ревьюеры, кураторы, чат-бот Ева.
- Карьерные консультации.
- Скидки при единовременной оплате, гибкая рассрочка.
Минусы
- 2 блока из программы в разработке, даты добавления не опубликованы.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация 👈
7. Инженер по глубокому обучению нейросетей | Яндекс.Практикум (сайт школы)
Время на обучение: 2 месяца.
💸 Цена: полная стоимость – 60 000 ₽, в рассрочку – 31 000 ₽/мес. (рассрочка на 2 месяца).
Формат: теория на интерактивной платформе, отработка на практике.
По окончании курса: диплом, удостоверение или сертификат.
Инструменты и компетенции: DL‑фреймворк PyTorch, MLP, CNN, RNN, LSTM, GRU, Attention, Transformers, ClearML.
Программа
- Практика нейросетевых решений.
- Основы DL.
- От RNN к трансформерам.
- Знакомство с CNN, продвинутые методы.
- Предобработка данных для моделей NLP, CV и т.д.
Чему научитесь:
- Работать с PyTorch.
- Самостоятельно строить нейросети, искать и устранять баги.
- Обучать нейросети качественно и эффективно.
- Готовить для подачи на нейросети данные.
- Понимать на чем строятся нейросетевые решения.
Особенности:
- Сможете выбрать специализацию: обработка естественного языка или компьютерное зрение.
- В портфолио 4-8 проектов.
- Включены воркшопы с экспертами.
Плюсы
- Гибкий график.
- Подтвердите компетенции документом.
Минусы
- Не найдены.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Полная информация 👈
Курсы от других школ:
8. Курс Аналитик данных от Maths Hub
Цена: полная стоимость – 479 000 ₽, по скидке – 335 300 ₽, рассрочка – от 15 368 ₽/мес (на 24 месяца).
Познавательный онлайн-курс про аналитику данных от Maths Hub. Главной "изюминкой" станут гостевые встречи с профессионалами рынка США, Великобритании, Европы, Азии.
9. Курс «Deep Learning» Часть 1. Введение в ML, DL и CV от Deep Learning School
Цена: оговаривается индивидуально.
За 4 месяца занятий, вы будете изучать принципы работы с нейронными сетями, создадите свой Telegram-бот, реализуете web-демо с моделью для детекции объектов на изображении и т.д.
10. Курс «Deep Learning» Часть 2. NLP, Audio от Deep Learning School
Цена: оговаривается индивидуально.
Продолжение вышеприведенного курса с более подробным погружением в сферу Deep Learning.
11. Deep Learning A-Z™ 2023: Neural Networks, AI & ChatGPT Bonus от Udemy
Цена: полная стоимость – 79,99 €, по скидке – 14,99 €.
Популярные онлайн-курсы от учебного центра Udemy с мощной практической составляющей. Разбирают искусственные, сверточные, рекуррентные нейронные сети.
12. Complete Guide to TensorFlow for Deep Learning with Python от Udemy
Цена: полная стоимость – 59,99 €, по скидке – 14,99 €.
Отличная возможность узнать, каким образом используется платформа TensorFlow от компании Google, а затем научиться решению проблем при помощи современных методов.
13. Tensorflow 2.0: Deep Learning and Artificial Intelligence от Udemy
Цена: полная стоимость – 89,99 €, по скидке – 17,99 €.
Еще один популярный курс про обучение deep learning и работу с нейросетями. Уделяют особое внимание использованию инструментов Tensorflow Serving, Tensorflow Lite.
14. Глубинное обучение от HSE.ru
Цена: 72 000 ₽.
Повысьте свою квалификацию в рассматриваемом нами направлении, пройдя этот online-курс. Вы изучите, как работают модели на основе нейросетей, выясните, в чем их главные возможности, приобретёте практический опыт решения реальных задач с Pytorch.
15. DEEP LEARNING от NEW PRO LAB
Цена: 72 000 ₽.
Программа познакомит вас с компьютерным зрением, вы научитесь решать задачи из разных областей и обучите нейросети на практике. Далее рассмотрите особенности NLP, научитесь решать задачи по классификации и генерации текстов с помощью DL, машинного перевода, также выполните проект на закрепление навыков. Для кого курс: Data Scientists, тех. руководители, ML-инженеры.
Бесплатные курсы
Повышение эффективности глубоких нейросетей от Coursera
Курс состоит из трёх модулей про механизмы работы глубинного обучения, способы влияния на эффективность функционирования модели, особенности использования TensorFlow.
Нейронные сети и глубокое обучение от Coursera
Бесплатные занятия, на которых вас познакомят с новейшими технологиями ИИ. Станут хорошим подспорьем для тех, кто планирует стать DL-инженером.
Deep Learning от Академия IT
Помогают определиться с направлением, после чего вы сможете приступить к более серьёзному обучению. Для старта, достаточно пройти быструю регистрацию.
Глубокое обучение от Postnauka.org
Полезные курсы про механизмы глубокого обучения, доступные на бесплатной основе. Разбирают технологии распознавания речи, компьютерного зрения, создания изображений, звуков.
Deep Learning (семестр 1, весна 2023): продвинутый поток от Stepik
Слушателей познакомят с теорией и практикой Deep Learning и нейросетей. Каждый учащийся подготовит итоговый проект, после успешной реализации которого, выдаётся сертификат об окончании школы.
Нейронные сети Stepik
На занятиях подробно разбирается процесс создания/применения нейронных сетей. Первая часть уроков фокусируется на теории об алгоритмах, вторая – на практической отработке приобретенных навыков.
НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ ЖИЗНИ И КАРЬЕРЫ от Zero Coder
Слушателям расскажут о действенных способах повышения вашей производительности и доходов с помощью нейронных сетей.
Deep Learning School
Школа глубокого обучения поможет научиться работать с нейросетями с основ до продвинутого уровня. Преподают уроки выпускники ФПМИ МФТИ, которые имеют опыт AI-исследований и разработки. Курсов много, программы будут актуальны школьникам, студентам и выпускниками вузов.
MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning
Курс лекций для MIT про основы глубокого обучения. В плейлисте собрано 68 видеоуроков разной длительности, года выпуска с 2018 до 2024 года.
Глубокое обучение от ПостНаука
Серия видеолекций от профессора ИИ Юргена Шмидхубер освещает современные технологии, ИИ, глубокие нейронные сети, точные науки и нейросетевые архитектуры.
Deep Learning на пальцах
Курс из 15 видеолекций, посвящен основам Deep Learning. Познакомитесь с элементами машинного обучения, нейросетями, подробностями PyTorch и другими темами.
Книги
1. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А.: "Глубокое обучение"
Одна из лучших книг по DL. Написана техническим языком, содержит обилие информации о математических/концептуальных принципах, линейной алгебре, теории вероятностей, вычислительных системах, машинном обучении.
2. Франсуа Шолле: "Глубокое обучение на Python"
Учебник по DL-моделям с применением языка программирования Пайтон и библиотеки Keras. Читатель исследует сложные концепции, попрактикуется с приложениями в сфере компьютерного зрения, обработки естественного языка, генеративных моделей.
3. Орельен Жерон: "Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow"
Книга подойдет для новичков. Предоставит читателю базовые концепции и знания, обучит работе с инструментарием для реализации программ, обучающихся на данных. Есть много методов, практик, примеров с разборами реальных кейсов.
4. Эндрю Траск: "Grokking Deep Learning"
Книга о построении нейросетей глубокого обучения с нуля. Автор рассказывает об устройстве самой технологии изнутри. Наиболее полезна людям, знакомым с математикой, программированием.
5. Сергей Николенко, А. Кадурин, Екатерина Архангельская: "Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей"
Книга содержит множество теории по машинному обучению. Станет отличным пособием для новичков, которые хотят освоить принципы и правила работы с нейронными сетями.
Каналы
Канал представляет из себя онлайн-школу анализа данных. В видео рассматриваются ключевые определения Deep Learning, освещается история, обсуждается алгоритм обратного распространения ошибки и концепции слоев сети. Отдельное внимание уделяется биологическим нейросетям.
2. Droider
Здесь можно найти и посмотреть много полезного по ИИ, машинному обучению, нейросетям.
Изучайте нейросети, использующие алгоритмы глубокого обучения вместе с сотрудниками NVIDIA.
4. Globus
Интересный канал с видеороликами, посвященными популярным ИТ-профессиям, включая ML Engineer. Доступны видео с разными курсами, интенсивами, вебинарами.
Узнайте больше о глубоком обучении, начав с вводной лекции про знакомство с направлениями AI/DL и продолжив постепенно осваивать продвинутый инструментарий.
Инструменты и библиотеки
Специалисты выбирают тот или иной инструмент, исходя из своих потребностей, опыта, предпочтений, конкретных задач/целей, требований проекта/заказчика. Рассмотрим наиболее популярные инструменты и библиотеки:
- TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом от корпорации Google. Позволяет создавать и обучать глубокие нейросети. Отличается мощным набором средств для проведения исследований и промышленной разработки.
- PyTorch - еще одна популярная библиотека с открытым исходным кодом для DL. Обладает простым, интуитивно-понятным интерфейсом, зачастую используется исследователями и разработчиками.
- Keras - высокоуровневый API для глубокого обучения, позволяющий работать поверх TensorFlow, Theano, CNTK. Прост в использовании, полезен для быстрой разработки моделей.
- Caffe - DL-библиотека, оптимизированная для скорости/масштабируемости. Применяется в области обработки изображений, а также компьютерном зрении.
- MXNet - гибкая DL-библиотека, разработанная Apache Software Foundation. Предназначена для создания/обучения моделей для решения разнообразных задач.
- Theano - это библиотека для оптимизации/вычисления тензоров, её можно использовать для глубокого обучения.
- Chainer - это гибкая библиотека deep learning на Пайтон, позволяющая определять модели как последовательные операции.
- Torch - это научная библиотека с открытым исходным кодом для выполнения численных вычислений.
- DeepLearning4j - это библиотека для Java и Scala, направленная на глубокое обучение. Интегрируется с Hadoop и Spark.
- CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit) - это DL-библиотека от корпорации Майкрософт Обеспечивает высокую производительность, поддерживается обучение глубоких нейросетей.
FAQ (Часто задаваемые вопросы)
Что такое глубокое обучение Deep Learning?
Глубокое обучение (Deep Learning) — это часть искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам "учиться" на примерах, а не быть явно запрограммированными для выполнения определенной задачи. Это обучение происходит с помощью так называемых нейронных сетей, которые являются моделями, вдохновленными тем, как работает наш мозг. Такие сети имеют множество слоев, которые помогают извлекать все более сложные и абстрактные данные из простых примеров.
Простыми словами, глубокое обучение помогает компьютерам распознавать объекты, понимать речь или даже переводить тексты, основываясь на огромных объемах информации. Например, чтобы научить компьютер распознавать фотографии кошек, ему показывают тысячи изображений кошек, и с каждым примером сеть становится все лучше в определении, где на картинке кошка, а где нет.
Глубокое обучение отличается от других методов машинного обучения тем, что оно позволяет моделям обучаться на необработанных данных, без необходимости вручную указывать, что на изображении, тексте или звуке является важным. Это делает глубокое обучение мощным инструментом для решения сложных задач, таких как автопилоты в машинах, перевод текстов или рекомендации товаров в интернет-магазинах.
Что собой представляют Deep Learning и нейронные сети?
Нейронная сеть является программой, имитирующей работу человеческого мозга в цифровом виде, а Deep Learning предоставляет способы обучения этой нейросети.
Сфера использования Deep Learning?
Глубокое обучение применяется в разнообразных отраслях, однако всё еще не способно заменить человека, так как на данном этапе развития, компьютеры не имеют достаточных вычислительных мощностей. Рассмотрим наиболее распространенные области применения DL на сегодняшний день:
1. Чипы для гаджетов. Алгоритмы DL встраиваются в устройства, благодаря чему улучшают функционирование смартфонов, планшетов, прочих девайсов.
2. Игры. После выхода ChatGPT, в сфере геймдева тенхнология используется для реалистичных игровых диалогов
3. Медицина. Нейронные сети не способны ставить точные диагнозы пациентам, но уже отлично хорошо помогают врачам делать предположения о вероятных заболеваниях.
4. Цифровые помощники. Нейросети помогают подготавливать презентации, записывать видеоуроки для образовательных курсов, обеспечивать работу автоответчиков.
5. Машинный перевод. NMT-технология позволяет осуществлять переводы разной сложности, анализировать контекст употребления слов, а также грамматику.
6. Компьютерное зрение. В данном случае DL оказывает помощь в распознавании объектов на изображениях.
7. Синтез и распознавание речи. DL обрабатывает и синтезирует речь, позволяя компьютеру распознавать голос с учетом конкретных речевых особенностей.
Чем занимается Deep Learning Engineer?
В спектр основных задач, которыми занимается специалист, входят следующие обязанности:
- Согласование брифа с руководством/заказчиком.
- Изучение отрасли, под которую будет разрабатываться нейросеть.
- Оценивание рисков внедрения технологии.
- Проектирование модельной архитектуры для выполнения имеющихся задач.
- Тренировка нейронной сети, реализация различных мат-операций.
- Контроль, а также поиск/устранение ошибок, благодаря чему машина будет учитывать исправления в дальнейшем.
- Разработка программного обеспечения для поддержания функционирования созданной модели.
- Разработка ПО для компьютерного зрения/распознавания естественного языка.
Кому подходит профессия?
В большинстве случаев, обучиться профессии с нуля довольно сложно, поэтому людям, которые всерьёз желают стать DL-инженером, необходимо хорошо знать высшую математику. Кроме того, нужно обладать аналитическим мышлением и хорошей памятью, а также уметь работать с крупными массивами данных, разбираться в области ИИ, быть внимательным, стрессоустойчивым, иметь желание регулярно обучаться новым технологиям.
Какие бывают алгоритмы глубокого обучения?
- Свёрточные нейросети (CNN). Оказывают помощь в обработке картинок.
- Рекуррентные нейросети (RNN). Помогают понять/обработать последовательно идущие друг за другом элементы, включая текст.
- Сети с долговременной/кратковременной памятью (LSTM). Отвечают за сохранение данных в память до момента их удаления, зачастую используются в связке с другими видами deep learning.
- Генеративно-состязательные сети (GAN). Применяются в рисовании, создании аудио, написании стихотворений и прочей творческой работе.
Сколько зарабатывают DL-специалисты?
Джуны могут зарабатывать в пределах 100 000 - 120 000 рублей в месяц. Миддлы могут претендовать на ЗП от 150 000 до 300 000 руб/мес. Senior-специалисты зарабатывают от 320 000 рублей и выше.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.