Курс проходит полностью онлайн на платформах Stepik и Google Colab. Для обучения нужны ноутбук и доступ в интернет.

Курс длится 16 недель:

• 12 недель занятий;
• 4 недели на итоговый проект.

Как устроены занятия: каждую неделю на Stepik появляются новые лекция, семинар и домашнее задание. Лекция и семинар занимают в сумме не более 3 часов, время на выполнение домашнего задания может быть разным. Как правило, сложность домашних заданий и время на их выполнение возрастает к концу курса.

Итоговый проект — ваша большая самостоятельная работа, где на протяжении месяца вы разберетесь в одной из предложенных тем. Вот примеры тем, которые можно взять:

пройдя 1-ую часть курса:

• Создание telegram-бота для работы с нейросетями;
• Реализация веб-демо с моделью для детекции объектов на изображении;
• Погружение в задачу Face Recognition, разработка пайплайна для ее реализации;
• Реализация модели для генерации изображений на основе других изображений (image2image);

пройдя 2-ую часть курса:

• Создание нейросетевого пайплайна для задачи Image Captioning;
• Применение модели Трансформер для решения задачи машинного перевода. Исследование методов уменьшения моделей, прунинг голов;
• Классификация картинок с помощью архитектуры Transformer;
• Архитектуры и методы в задаче Closed Domain Question Answering.

Вас поддержит сообщество из учеников и преподавателей. Это важная часть образовательного процесса. У каждого потока есть telegram-чат, где можно задать вопросы.

Живое взаимодействие не ограничивается чатом: некоторые домашние задания курса проверяются менторами и преподавателями вручную.

Основной курс полностью бесплатный. Если вы хотите дополнительные опции поддержки, ты мы предлагаем вам платный Premium-тариф. В него входят:

• доступ в приватный чат с преподавателями и менторами;
• персональный ментор для ответов на вопросы;
• 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.

Для первой части курса:

• Основы Python. Работа с циклами и функциями. Основы ООП (классы);
• Основы линейной алгебры. Работа с векторами и матрицами. Умножение матриц;
• Основы теории вероятностей и математической статистики. Понятие вероятности, распределения вероятностей. Нормальное распределение;
• Производная и градиент.

Помочь вам получить или освежить знания по этим темам поможет наш бесплатный курс ИИ Старт. Это курс на Stepik, его можно пройти в любое время.

Для второй части курса (NLP, Audio): она считается продолжением первой части нашего курса (ML, DL, CV). Мы предполагаем, что студенты второй части прошли первую часть и обладают всеми необходимыми знаниями и навыками. Эти знания и навыки включают:

• Основы Python и ООП;
• Основы высшей математики;
• Основы машинного обучения;
• Основы нейросетей и CV.

Мы настоятельно рекомендуем проходить вторую часть только после первой части нашего курса.

Студенты получают сертификат о прохождении курса в зависимости от количества баллов, которые они набрали за домашние задания:

• диплом 1, 2 и 3 степени;
• сертификат о прохождении курса.

Как правило, сертификат выдается студентам, набравшим больше половины возможных баллов за домашние задания и итоговый проект. Пороги для дипломов 1, 2 и 3 степени меняются в зависимости от количества студентов, набравших определенное количество баллов.

Обратите внимание, что дипломы НЕ государственного образца и НЕ считаются сертификатом о повышении квалификации!