Обучение в SkillFactory на курсах Нейронных сетей

Опубликовано:
Обновлено:
45 просмотров
0
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...
Время на прочтение: 2 мин

Skillfactory — это учебное заведение, которое специализируется на профессиях, связанных с it. Оно оказывает всестороннюю поддержку тем, кто хочет сделать карьеру в этой области, предлагая рекомендации по выбору подходящей профессии, а также связывая людей с потенциальными работодателями. Кроме того, здесь предлагается ряд курсов, помогающих участникам повысить свою компетентность и усовершенствовать знания. Самым большим преимуществом skillfactory является тот факт, что вы можете учиться в любое время и в любом месте. Программа разработана таким образом, что позволяет совмещать учебу с работой.

Сайт школы: skillfactory.ru

Телефон: +7(495) 291-09-12

Почта: info@skillfactory.ru

Курсы Нейронных сетей в SkillFactory 

Название курса

Длительность обучения

Сертификат

Рассрочка

Цена

Курс по нейронным сетям

2 мес.

Да

Да

36900 руб.

Курс по нейронным сетям SkillFactory

Обучение в SkillFactory на курсах Нейронных сетей

Информация о курсе

Данный курс подходит для всех, кто хочет освоить современную востребованную профессию Data Scientist или использовать возможности машинного обучения для решения реальных бизнес-задач.

Для студентов, владеющих языком Python и имеющих понимание машинного обучения на базовом уровне. С помощью deep learning участники будут учиться решать поставленные задачи с помощью алгоритмов deep learning. Чтобы получить результат, студенты должны будут создать полноценную модель для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.

По окончании курса участники будут знакомы с такими библиотеками для Deep Learning, как Keras и TensorFlow.

Что входит в программу обучения:

  • Введение в искусственные нейронные сети;
  • Набор инструментов для углубленного обучения (TensorFlower, Keras);
  • Программируемые нейронные сети;
  • Создание нейронной сети;
  • Трансферное обучение и фокусировка;
  • Натуральный язык – это обработка естественного языка (NLP).
  • Детектирование объектов;
  • Курс обучения, который включает в себя обучение с подкреплением (Reinforced Learning);
  • Современные нейронные сети.

Преподаватели

  • А.Зимовнов – старший разработчик платформы Яндекс.Дзена.
  • Дмитрий Коробченко — Deep Learning R&D Engineer, компания NVIDIA.

Формат курса

Обучаться можно на базе онлайн-платформы. Каждую неделю открывается один из 9 модулей с лекциями от преподавателей и практическими заданиями. Любое реальное задание — реальный кейс, задача использования алгоритмов deep learning для решения бизнес-задачи.

Студенты ожидают выпускного хакатона командного соревнования, которое поможет закрепить и применить навыки полученные в процессе обучения.

Перейти на сайт

Стоимость

Получи скидку 40% на курсы по Нейросетям до 16 августа. Полная стоимость курса 63 000 руб. Стоимость всего курса составляет 36 900 руб. Полная стоимость курса — 63 000 руб. Для обучения на предприятии есть возможность оплаты за счет работодателя, программы лояльности постоянным клиентам и скидки 5% от репостов в социальных сетях. Реферальная программа позволяет получать скидку 20% за приглашенных друзей.

Преимущества

  • Изучение алгоритмов и методов, которые используются для создания глубоких нейронных сетей.
  • Возможность получить новые знания в области Data Science;
  • В курсе дается понимание алгоритмов, знание библиотек, необходимых при использовании DeepLearning;
  • Поддержка со стороны преподавателей и сокурсников.
  • С помощью полученных навыков в итоговом командном состязании;
  • Услуги по созданию портфолио и резюме для лучших студентов в компаниях-партнёрах;
  • Различные акции на скидки и программы лояльности;
  • Есть возможность сдать экзамен по английскому языку и получить сертификат школы SkillFactor.

Недостатки

  • Период действия скидки на обучение ограничен;
  • Ограниченное количество мест на курсе.

Рейтинг

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.

Расскажите друзьям:

Комментарии (0)
Войдите чтобы оставить комментарий