Глубокое обучение

«Глубокое обучение» – практико-ориентированная дополнительная профессиональная программа повышения квалификации, нацелена на формирование практических умений, навыков в области машинного обучения: нейронных сетей как с малослойной (shallow architecture), так и с глубокой (deep architecture) архитектурой; а также приобретения опыта, необходимого для работы с нейронными сетями в рамках задач классификации, идентификации, регрессии. Программа соответствует области цифровой экономики «Нейротехнологии, виртуальная и дополненная реальность».

В рамках данной дополнительной программы осуществляется практическое освоение нейронных сетей на разборе реальных примеров с разных репозиториев. Особое внимание уделяется техникам анализа данных и методам предобработки. Сначала работа с нейронными сетями рассматривается с помощью среды Matlab, затем с помощью языка Python и библиотеки skicit-learn и наконец с помощью библиотеки Keras.

Программа соответствует действующему законодательству РФ (Федеральному закону "Об образовании в Российской Федерации" от 29.12.2012 N 273-ФЗ (актуальная редакция), Приказу Министерства образования и науки Российской Федерации (Минобрнауки России) от 1 июля 2013 г. N 499 г. Москва "Об утверждении Порядка организации и осуществления образовательной деятельности по дополнительным профессиональным программам", Приказом Министерства образования и науки РФ от 23 августа 2017 г. N 816 "Об утверждении Порядка применения организациями, осуществляющими образовательную деятельность, электронного обучения, дистанционных образовательных технологий при реализации образовательных программ").

Цель реализации программы

Целью реализации программы является получение практических навыков работы с нейронными сетями с использование таких средств как Matlab, библиотека scikit-learn, Keras. Рассматриваются методы визуализации данных, различные практики предобработки данных, анализа результатов работы сетей, различные возможности библиотек.

Потенциальные слушатели курса должны иметь практику программирования на языке выского уровня, знать основы Python, иметь небольшой опыт работы с Matlabom. Понимать цели и задачи машинного обучения. В общем иметь представление о искусственных нейронных сетях.

Потенциальные слушатели курса должны иметь практику программирования на языке выского уровня, знать основы Python, иметь небольшой опыт работы с Matlabom. Понимать цели и задачи машинного обучения. В общем иметь представление о искусственных нейронных сетях.