PYNN: Нейронные сети на Python

Практический курс "Нейронные сети на Python" — основы нейросетей для аналитиков, разработчиков Big Data, руководителей и специалистов по работе с большими данными.

Что такое нейронные сети и при чем здесь машинное обучение (Machine Learning)

Искусственная нейронная сеть (нейросеть) — это математическая модель с программной или аппаратной реализацией, имитирующая функционирование биологических нервных клеток живого организма. В отличие от других вычислительных моделей, нейросети ориентированы на биологические принципы. Благодаря этому нейросетевые модели обладают следующими качествами:

• массовый параллелизм;
• распределённое представление информации и вычисления;
• способность к обучению и обобщению;
• адаптивность;
• обработки информации в контексте окружающей среды;
• толерантность к ошибкам;
• низкое энергопотребление.

Правила работы нейросетевых алгоритмов не программируются, а вырабатываются в процессе обучения. Это обеспечивает адаптивность моделей к изменениям входных сигналов, включая шумовые воздействия. Сегодня нейросети считаются одним из наиболее популярных методов машинного обучения (Machine Learning) и используются в различных областях деятельности для решения следующих прикладных задач в условиях неполноты входной информации:

• распознавание образов (визуальных, аудиозаписей, видеопотоков, графических изображений, рукописного текста и пр.);
• прогнозирование будущих событий (поведение пользователей, погодные явления, курсы валют, возникновение и развитие чрезвычайных ситуаций и пр.);
• классификация и кластеризация данных (финансовый скоринг, медицинская диагностика, выявление мошеннических операций);
• интеллектуальный анализ данных, оптимизация бизнес-процессов и принятие управленческих решений.

Как именно нейросетевые алгоритмы и инструменты моделирования можно использовать для конкретных бизнес-кейсов, вы узнаете в рамках нашего образовательного курса "Введение в нейронные сети".

Кому нужны курсы по нейронным сетям

Практический курс "Нейронные сети на Python" предназначен для аналитиков, разработчиков программного обеспечения, руководителей и специалистов по работе с большими данными, которые хотят получить следующие знания и навыки:

• понять, что такое нейросети, машинное обучение и искусственный интеллект;
• освоить принципы функционирования нейронных сетей;
• знать, как эффективно использовать нейросетевые модели в бизнесе;
• разобраться с математическими основами нейронных сетей;
• освоить базовые методы работы с нейросетевыми алгоритмами;
• обрабатывать датасеты для подготовки к моделированию;
• научиться строить собственные модели нейронных сетей;
• интерпретировать результаты моделирования.

Предварительный уровень подготовки:

• Опыт программирования на Python;
• Прохождение онлайн-курса FUNP "Основы языка Python для анализа данных и решения задач машинного обучения"

Как построен образовательный курс "Нейронные сети на Python"

Продолжительность: 6 дней, 24 академических часа.

Соотношение теории к практике 50/50

Методические материалы: учебное пособие на русском языке

Курс "Нейронные сети на Python" представляет собой прикладные основы наиболее популярного метода Machine Learning, включая всю необходимую теорию и практику по этой области искусственного интеллекта. В программе рассмотрена математическая база современных нейросетевых алгоритмов. В курсе приведены базовые задачи, которые могут быть решены с помощью методов нейросетей: классификация изображений и другие прикладные кейсы распознавания образов. Большое внимание уделено практическому решению задач с использованием нейросетевых методов на языке Python. Курсы по нейронным сетям также содержат материалы по применению сверточных нейросетей в production, в т.ч. обучение нейронной сети и её интеграция с другими программными алгоритмами.

На практике вы самостоятельно создадите собственную нейросеть, решив задачи классификации с помощью этой модели машинного обучения. В результате освоения программы курса вы овладеете основными навыками создания веб-сервисов на базе нейросетей и сможете выбрать наилучшую архитектуру нейросети для конкретной бизнес-задачи.

Особенности курса:

1. Основное внимание направлено не на теорию, а на практику и применимость решений в реальном бизнесе.
2. Вся теория подкреплена реальными данными из практики.
3. В конце каждой темы вы получите задание на проверку усвоенного материала.
4. По результатам выполнения практического задания каждый слушатель получит индивидуальный фидбек от преподавателя.

Успешно окончив курс "Нейронные сети на Python" в нашем лицензированном учебном центре, вы получите сертификат о повышении квалификации установленного образца.