Да, у нас в специализации ИИ и анализ данных появился третий блок. 37 уроков, выстроенных в единую систему без лишней теории и разрозненных тем. Это модуль, который собирает нейросети в цельную картину и дает понимание того, как устроены современные модели.
Стартуем с базы: повторяем архитектуру нейросетей, SGD, backpropagation, вычислительные графы и автоматическое дифференцирование. Затем переходим к Computer Vision и Natural Language Processing. Материал выстроен последовательно, чтобы от фундаментальных принципов перейти к прикладным задачам и современным архитектурам.
Внутри модуля:
- CNN, детекция и сегментация объектов, работа с видео
- RNN, LSTM, GRU и архитектура Seq2Seq
- трансформеры и Attention
- языковое моделирование и современные LLM
- post-train подходы и alignment с RLHF
Сразу скажем, что это не обзорный формат. Разбираем backprop в матричной форме, архитектуры encoder-decoder и decoder-only моделей, обсуждаем ограничения предобученных моделей и методы их дообучения.
В модуле есть семинары, тесты и задания для закрепления материала. Подойдет ML-специалистам, которые хотят систематизировать знания, усилить техническую базу и перейти в более узкие направления, включая CV и NLP.
Если вы хотите понимать, как работают современные нейросетевые модели на уровне архитектуры и обучения, этот модуль закрывает вопрос комплексно.
Переходите на сайт, чтобы посмотреть программу подробнее или оформить подписку: https://vk.cc/cV4nIi