В этом модуле вы погрузитесь в изучение искусственного интеллекта и глубокого обучения (Deep Learning). Вы изучите основы ИИ, включая основные концепции и методы машинного обучения, а также архитектуры нейронных сетей. Особое внимание будет уделено практическим аспектам разработки моделей глубокого обучения с использованием популярных фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch.
Мы также рассмотрим продвинутые темы, такие как свёрточные нейронные сети (CNN) для обработки изображений, рекуррентные нейронные сети (RNN) для анализа последовательных данных, а также генеративные модели, такие как GAN и автокодировщики. Вы изучите методы настройки гиперпараметров, регуляризации и оптимизации моделей для повышения их производительности.
По завершении модуля, вы сможете разрабатывать и обучать глубокие нейронные сети для решения различных задач, включая классификацию, распознавание образов и генерацию данных. Вы также получите навыки, необходимые для работы с большими данными и высокопроизводительными вычислениями, что подготовит вас к карьере в области искусственного интеллекта и машинного обучения.