Курсы deep learning Черкассы
1699 курсів знайдено
Спеціалізація Deep Learning
Доступна розстрочка
Програма спеціалізації допоможе вам зрозуміти можливості, виклики та наслідки глибокого навчання та підготує вас до участі в розробці передової технології AI. Ви побудуєте та навчите нейронні мережі, такі як згорткові нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі, LSTMs, Transformers, та дізнаєтеся, як зробити їх кращими за допомогою стратегій, таких як Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, та більше. Готуйтеся до вивчення теоретичних концепцій та їх застосування в промисловості за допомогою Python та TensorFlow та розв'язуйте реальні задачі, такі як розпізнавання мови, синтез музики, чат-боти, машинний переклад, обробка природньої мови та більше. Спеціалізація Deep Learning надає можливість крокувати в світ AI, допомагаючи здобути знання та навички для підвищення кваліфікації. Ви зможете побудувати та навчити глибокі нейронні мережі, визначити ключові параметри архітектури, реалізувати векторизовані нейронні мережі та глибоке навчання для застосувань, навчати тестові набори, аналізувати варіантність для застосувань DL, використовувати стандартні техніки та алгоритми оптимізації, побудувати згорткову нейронну мережу та застосувати її до завдань виявлення та розпізнавання, використовувати перенесення стилю нейронної мережі для генерації мистецтва та застосовувати алгоритми до зображень та відео даних, побудувати та навчити рекурентні нейронні мережі, працювати з NLP та Word Embeddings, використовувати токенізатори HuggingFace та моделі трансформаторів для виконання NER та відповідей на запитання.
| Сертифікат | |
| Місяців | 5 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Українська, Русский, English |
Deep Learning for Business
Доступна розстрочка
This Course Plus the Full Specialization
Shareable Certificates
Self-Paced Learning Option
Course Videos... Курс розкриває тему глибокого навчання та машинного навчання, які є ключовими технологіями майбутнього. Ви дізнаєтеся про нові продукти та послуги, які базуються на цих технологіях, а також про відкриті програмні засоби, які дозволяють їх використовувати. Курс складається з трьох частин, перша з яких присвячена стратегії бізнесу майбутнього на основі глибокого та машинного навчання. Друга частина фокусується на основних технологіях систем глибокого та машинного навчання, включаючи нейронні мережі, згорткові нейронні мережі та рекурентні нейронні мережі. Третя частина курсу присвячена практичним аспектам використання цих технологій в бізнесі.
| Сертифікат | |
| Занять | 21 |
| Годин | 8 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Курс Deep Learning
32 000 грн.
с трудоустройством
Курс Deep Learning надає студентам поглиблені знання і навички у галузі глибокого навчання. Програма курсу охоплює широкий спектр тем, що дозволяє студентам ознайомитися з різноманітними аспектами цієї технології.
Студенти починають з основ глибокого навчання та вивчають фреймворк PyTorch, який використовується для реалізації глибоких нейронних мереж. Вони також досліджують важливі концепції, такі як ембединги, моделі послідовності до послідовності, transformers та генеративні моделі.
| Сертифікат | |
| Занять | 16 |
| Годин | 48 |
| Місяців | 2 |
| Періодичність | 2 рази на тиждень |
| Тип навчання | online |
| Місто | Киев |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Ментор | |
| Розстрочка | |
| Мова | Українська |
Курс Deep Learning
19 200 грн.
Рекомендовано (але не обов’язково) проходити курси з Data Science/Machine Learning Fundamentals та Python... Основна ідея цього курсу полягає в тому, аби опанувати глибоке навчання за допомогою сучасних технологій для розв’язання задач комп’ютерного зору, обробки природної мови та прогнозування сучасних рядів.
Тому цей курс складається з трьох тематичних частин:
комп’ютерний зір (2-7 модулі);НЛП (8-13 модулі);часові ряди (14-15 модулі).
Основним робочим інструментом є PyTorch.
| Сертифікат | |
| Занять | 24 |
| Годин | 48 |
| Місяців | 2 |
| Періодичність | 3 рази на тиждень |
| Тип навчання | online |
| Місто | Днепр |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній, Професійний |
| Ментор | |
| Розстрочка | |
| Мова | Українська |
Réseaux neuronaux et Deep Learning
Доступна розстрочка
Цей курс допоможе вам розпочати роботу з передовою штучною інтелектом. Інженери Deep Learning дуже популярні, а володіння цією галуззю відкриє вам безліч професійних можливостей. Deep Learning - це також нова «суперсила», яка дозволяє розробляти системи ШІ, які ще кілька років тому були неможливі. У цьому курсі ви дізнаєтеся основи Deep Learning. Після його завершення ви зможете: - розуміти великі технологічні тенденції, на яких базується Deep Learning; - розробляти, тренувати та використовувати повністю зв'язані глибокі нейронні мережі; - реалізувати ефективні (векторизовані) нейронні мережі; - розуміти основні параметри архітектури нейронної мережі. Цей курс не обмежується швидким або поверхневим описом Deep Learning, але також пояснює його принцип роботи.
| Сертифікат | |
| Занять | 46 |
| Годин | 19 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Українська, English |
Спеціалізація TensorFlow 2 for Deep Learning
Доступна розстрочка
floods, life evolution, plate motions—all of these phenomena have interacted over the vast expanses of deep... Ця спеціалізація призначена для дослідників та практиків машинного навчання, які прагнуть розвивати практичні навички в популярному фреймворку глибокого навчання TensorFlow. Перший курс цієї спеціалізації навчить вас основним концепціям, необхідним для успішної побудови, навчання, оцінки та прогнозування моделей глибокого навчання, включаючи перевірку ваших моделей, регуляризацію, використання зворотних зв'язків та збереження та завантаження моделей. Другий курс поглибить ваші знання та навички з TensorFlow, щоб розробляти повністю настроєні моделі глибокого навчання та робочі процеси для будь-якої програми. Ви будете використовувати API нижчого рівня в TensorFlow для розробки складних архітектур моделей, повністю настроєних шарів та гнучкого робочого процесу з даними. Ви також розширите свої знання про API TensorFlow, щоб включити послідовні моделі. Останній курс спеціалізується на все більш важливому ймовірнісному підходу до глибокого навчання.
| Сертифікат | |
| Місяців | 4 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Нейронні мережі та глибоке навчання
Доступна розстрочка
Browse
Data Science
Machine Learning
This course is part of the
Deep Learning Specialization
Neural Networks... У цьому курсі ви дізнаєтеся про основні концепції нейронних мереж та глибокого навчання. Ви зможете зрозуміти технологічні тенденції, що сприяють розвитку глибокого навчання, побудувати, навчити та застосувати повністю зв'язані глибокі нейронні мережі, реалізувати ефективні (векторизовані) нейронні мережі, визначити ключові параметри архітектури нейронної мережі та застосувати глибоке навчання до власних застосувань. Курс є вступним до Спеціалізації з глибокого навчання, яка допоможе вам зрозуміти можливості, виклики та наслідки глибокого навчання та підготує вас до участі в розробці передових технологій штучного інтелекту. Він надає можливість здобути знання та навички для застосування машинного навчання у вашій роботі, підвищити свою технічну кваліфікацію та зробити визначний крок у світі штучного інтелекту.
| Сертифікат | |
| Занять | 45 |
| Годин | 24 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Українська, Русский, English |
Building Deep Learning Models with TensorFlow
Доступна розстрочка
networks form, why do they exhibit certain patterns, and how does their structure impact diffusion, learning... У цьому курсі ви будете використовувати бібліотеку TensorFlow для застосування глибокого навчання до різних типів даних з метою вирішення реальних проблем. Глибокі мережі здатні виявляти приховані структури в нерозмічених та нерозмічених даних, таких як зображення, звук та текст. Після завершення курсу ви зможете пояснити основні концепції TensorFlow, такі як основні функції, операції та конвеєр виконання, описати, як TensorFlow може бути використаний для побудови глибоких мереж, застосувати TensorFlow для зворотного поширення, щоб налаштувати ваги та зміщення під час навчання нейронних мереж.
| Сертифікат | |
| Занять | 16 |
| Годин | 7 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
AI Capstone Project with Deep Learning
Доступна розстрочка
У цьому курсі студенти застосовують свої знання та експертизу з глибокого навчання до реального виклику. Вони використовують бібліотеку за своїм вибором, щоб розробити та перевірити модель глибокого навчання. Вони завантажують та попередньо обробляють дані для реальної проблеми, будують модель та перевіряють її. Потім студенти представляють звіт про проект, щоб продемонструвати валідність своєї моделі та своєї вправності в галузі глибокого навчання.
| Сертифікат | |
| Занять | 7 |
| Годин | 15 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Професійний |
| Мова | Русский, English |
Probabilistic Deep Learning with TensorFlow 2
Доступна розстрочка
Overall, sessions in this specialisation span 16 week with approximately 96 hours of viewing learning... Цей курс навчить вас розробляти й використовувати ймовірнісні моделі з TensorFlow, зокрема використовуючи TensorFlow Probability library. Ви дізнаєтеся, як кількісно оцінювати шум та невизначеність, які часто присутні в реальних наборах даних, і як це важливо для застосування моделей глибокого навчання в таких областях, як автономні автомобілі або медичні діагностики. Курс також можна розглядати як вступ до TensorFlow Probability library.
| Сертифікат | |
| Занять | 49 |
| Годин | 52 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Професійний |
| Мова | Русский, English |
Уроки Deep Learning With TensorFlow
Доступна розстрочка
This Deep learning With Tensorflow videos playlist will help you to learn the basic concepts of Deep Learning, TensorFlow, the main functions, operations and the execution pipeline.
| Сертифікат | |
| Занять | 66 |
| Годин | 39 |
| Періодичність | щодня |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | English |
Уроки Deep Learning basics with Python
Доступна розстрочка
An updated deep learning introduction using Python, TensorFlow, and Keras.
| Сертифікат | |
| Занять | 11 |
| Годин | 3 |
| Періодичність | щодня |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | English |
Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras
Доступна розстрочка
Цей курс введе вас у світ глибокого навчання та допоможе відповісти на багато питань, які люди зараз задають, наприклад, що таке глибоке навчання та як моделі глибокого навчання порівнюються зі штучними нейронними мережами? Ви дізнаєтеся про різні моделі глибокого навчання та побудуєте свою першу модель глибокого навчання, використовуючи бібліотеку Keras. Після завершення цього курсу учні зможуть: • Описати, що таке нейронна мережа, що таке модель глибокого навчання та в чому різниця між ними. • Продемонструвати розуміння моделей глибокого навчання без наглядного навчання, таких як автоенкодери та обмежені машини Больцмана. • Продемонструвати розуміння моделей глибокого навчання з наглядним навчанням, таких як згорткові нейронні мережі та рекурентні мережі. • Побудувати моделі та мережі глибокого навчання, використовуючи бібліотеку Keras.
| Сертифікат | |
| Занять | 16 |
| Годин | 8 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Вступ до TensorFlow
Доступна розстрочка
The Machine Learning course and Deep Learning Specialization from Andrew Ng teach the most important... Цей курс допоможе вам зрозуміти, як використовувати TensorFlow, популярний відкритий фреймворк для машинного навчання, для побудови масштабованих алгоритмів зі штучним інтелектом. Для успішного проходження курсу потрібні знання Python та математики на рівні середньої школи. Попередні знання з машинного навчання або глибинного навчання будуть корисні, але не є обов'язковими. Курс є частиною майбутньої спеціалізації з машинного навчання в TensorFlow. Ви навчитеся найкращим практикам використання TensorFlow, щоб почати будувати та застосовувати масштабовані моделі до реальних проблем.
| Сертифікат | |
| Занять | 26 |
| Годин | 17 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Курс Computer Vision: classical algorithms and deep learning.
2 000 грн.
Цей експрес-курс допоможе кожному учаснику розібратися із теоретичними основами формування та аналізу цифрових зображень, методами виділення ознак для задач локалізації, трекінгу та класифікації об’єктів.
Особливу увагу ми приділимо архітектурам згорткових нейронних мереж, які широко використовуються у вирішенні задач Computer Vision.
| Сертифікат | |
| Занять | 4 |
| Годин | 10 |
| Тип навчання | online |
| Місто | Киев, Одесса, Днепр, Харьков, Львов, Винница, Сумы |
| Трансляція | Прямий ефір |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский |
Знайдено курси в таких містах:
Киев
Одесса
Днепр
Харьков
Львов
Запорожье
Кривой Рог
Николаев
Винница
Донецк
Луганск
Херсон
Чернигов
Полтава
Черкассы
Хмельницкий
Черновцы
Житомир
Сумы
Ровно
Ивано-Франковск
Каменское
Кропивницкий
Тернополь
Кременчуг
Луцк
Белая Церковь
Краматорск
Ужгород
Никополь
Бровары
Павлоград
Вишневое
Борисполь
Вышгород
Обухов
Васильков
Буча
Ирпень
Мукачево
Белгород-Днестровский
Фастов
Измаил
Умань