Наши курсы
Традиционные семестровые курсы — главный образовательный формат DLS. Это открытый бесплатный курс, который позволит за год учебы пройти путь от основ Python до проекта по глубокому обучению. А самое главное…
У нас нет входных требований к поступающим!
Мы рады студентам с любым уровнем образования, из любой точки мира и любого возраста. Но если мы только начинаете свой путь в программирование и еще не умеете программировать, то до поступления на основное обучение рекомендуем вам пройти наш курс ИИ старт.
У нас нет входных требований к поступающим!
Мы рады студентам с любым уровнем образования, из любой точки мира и любого возраста. Но если мы только начинаете свой путь в программирование и еще не умеете программировать, то до поступления на основное обучение рекомендуем вам пройти наш курс ИИ старт.
Как проходит обучение
Курс проходит полностью онлайн на платформах Stepik, для запуска вычислений предлагаем использовать бесплатные сервисы Google Colab или Kaggle. Учитесь в удобном темпе, совмещая курс с работой или учёбой!
Стоимость обучения
Наши курсы полностью бесплатны! Однако если вы хотите дополнительные опции поддержки, мы предлагаем вам платный Premium-тариф. В него входят:
Узнать подробнее и купить платный тариф можно на странице тарифа.
Также нашу школу можно поддержать единоразовым донатом или подпиской на Boosty.
Продолжительность
Наши курсы длятся около 16 недель, из которых 12 недель идут занятия, а 4 недели — работа над итоговым проектом.
Структура занятий
Каждую неделю на платформе Stepik выкладываются лекции и семинары. Также к большей части из них прилагается домашнее задание. Финальная часть курса — итоговый проект, где вы самостоятельно создадите решение для реальной задачи в области искусственного интеллекта.
Диплом
По успешному завершению курса и защите итогового проекта вы получите диплом или сертификат об участии.
Обратите внимание, что дипломы НЕ государственного образца и НЕ считаются сертификатом о повышении квалификации!
Стоимость обучения
Наши курсы полностью бесплатны! Однако если вы хотите дополнительные опции поддержки, мы предлагаем вам платный Premium-тариф. В него входят:
- доступ в приватный чат с преподавателями и менторами;
- персональный ментор для учебы на курсе;
- дополнительные вебинары от преподавателей;
- приоритетная проверка домашних заданий.
Узнать подробнее и купить платный тариф можно на странице тарифа.
Также нашу школу можно поддержать единоразовым донатом или подпиской на Boosty.
Продолжительность
Наши курсы длятся около 16 недель, из которых 12 недель идут занятия, а 4 недели — работа над итоговым проектом.
Структура занятий
Каждую неделю на платформе Stepik выкладываются лекции и семинары. Также к большей части из них прилагается домашнее задание. Финальная часть курса — итоговый проект, где вы самостоятельно создадите решение для реальной задачи в области искусственного интеллекта.
Диплом
По успешному завершению курса и защите итогового проекта вы получите диплом или сертификат об участии.
Обратите внимание, что дипломы НЕ государственного образца и НЕ считаются сертификатом о повышении квалификации!
Подробнее о наших курсах
Сейчас DLS предлагает 3 курса для прохождения.
Часть 1. Intro to ML and DL. Computer Vision.
Этот курс предназначен для тех, кто начинает свой путь в мир искусственного интеллекта и глубокого обучения. Вы познакомитесь с ключевыми концепциями машинного обучения, нейронных сетей и их применением в реальных задачах, таких как обработка изображений, семантическая сегментация, детекция объектов и генеративные модели. Курс сочетает теоретические лекции с практическими семинарами.
Работать с моделями нейронных сетей мы будем в библиотеке PyTorch, также будем использовать популярные библиотеки: NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Pandas и другие.
Курс включает 12 модулей и состоит из 3-х основных блоков.
Часть 2. Natural Language Processing (NLP).
Этот курс посвящён современным методам обработки естественного языка (NLP) с использованием глубокого обучения. Студенты познакомятся с фундаментальными архитектурами — рекуррентными нейронными сетями, механизмами внимания и трансформерами, а также с современными подходами к построению и использованию языковых моделей.
Мы рассмотрим задачи текстовой классификации, языкового моделирования и машинного перевода, разберём классические и современные методы их решения. Отдельное внимание будет уделено предобучению и дообучению (fine-tuning) языковых моделей, работе с GPT-подобными архитектурами, Zero-shot Learning, а также новым направлениям — Retrieval-Augmented Generation (RAG), интерпретируемости моделей и методам детекции сгенерированных текстов.
Курс. Speech Processing.
Этот курс посвящен современным методам обработки звука и речи (Speech Processing) с использованием машинного обучения.
Студенты познакомятся с основными способами представления аудиосигналов, фундаментальными задачами обработки речи, такими как автоматическое распознавание речи (ASR) и синтез речи (TTS), а также получат обзор других ключевых направлений. Также в курс включены задачи с малоресурсными языками и построению моделей для неанглоязычных данных, и в эру больших языковых моделей, часть курса будет посвящена Speech LLM и мультимодальным LLM, включающим речь. Завершающие недели будут посвящены задачам в аудиодомене.
Часть 1. Intro to ML and DL. Computer Vision.
Этот курс предназначен для тех, кто начинает свой путь в мир искусственного интеллекта и глубокого обучения. Вы познакомитесь с ключевыми концепциями машинного обучения, нейронных сетей и их применением в реальных задачах, таких как обработка изображений, семантическая сегментация, детекция объектов и генеративные модели. Курс сочетает теоретические лекции с практическими семинарами.
Работать с моделями нейронных сетей мы будем в библиотеке PyTorch, также будем использовать популярные библиотеки: NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Pandas и другие.
Курс включает 12 модулей и состоит из 3-х основных блоков.
- Обработка данных и применение классических методов машинного обучения(1-4);
- Введение в нейронные сети (5-7);
- Применение нейросетей в задачах Computer Vision (8-12).
Часть 2. Natural Language Processing (NLP).
Этот курс посвящён современным методам обработки естественного языка (NLP) с использованием глубокого обучения. Студенты познакомятся с фундаментальными архитектурами — рекуррентными нейронными сетями, механизмами внимания и трансформерами, а также с современными подходами к построению и использованию языковых моделей.
Мы рассмотрим задачи текстовой классификации, языкового моделирования и машинного перевода, разберём классические и современные методы их решения. Отдельное внимание будет уделено предобучению и дообучению (fine-tuning) языковых моделей, работе с GPT-подобными архитектурами, Zero-shot Learning, а также новым направлениям — Retrieval-Augmented Generation (RAG), интерпретируемости моделей и методам детекции сгенерированных текстов.
Курс. Speech Processing.
Этот курс посвящен современным методам обработки звука и речи (Speech Processing) с использованием машинного обучения.
Студенты познакомятся с основными способами представления аудиосигналов, фундаментальными задачами обработки речи, такими как автоматическое распознавание речи (ASR) и синтез речи (TTS), а также получат обзор других ключевых направлений. Также в курс включены задачи с малоресурсными языками и построению моделей для неанглоязычных данных, и в эру больших языковых моделей, часть курса будет посвящена Speech LLM и мультимодальным LLM, включающим речь. Завершающие недели будут посвящены задачам в аудиодомене.
Остались вопросы?