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. Это связано с тем, что по мере обучения мы начинаем работать с все более глубокими и сложными нейросетями, и на их реализацию и обучение требуется время.

Как устроен итоговый проект: во время итогового проекта студенты в течение месяца работают над одной из предложенных тем. Итоговый проект подразумевает более самостоятельную работу, чем выполнение домашних заданий. Студентам нужно самим разобраться в предложенной теме и реализовать требуемый код. Темы проектов могут быть более инженерными или более исследовательскими.
Примеры тем проектов:

• Создание телеграмм-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)

На наших курсах всегда формируется очень активное и поддерживающее коммьюнити участников. У каждого потока курса есть телеграм-чат, в котором общаются студенты и преподаватели. В этом чате можно задавать вопросы по курсу и по машинному обучению в целом. Как правило, в чате формируется очень дружелюбная атмосфера, и участники сильно помогают друг другу в освоении материала. Вот чат текущего потока курса.

Также некоторые домашние задания курса проверяются менторами и преподавателями вручную. Это помогает студентам получить обратную связь и улучшить понимание практической работы с нейросетями.

Кроме этого, мы предлагаем дополнительные опции поддержки в платном тарифе. В него входят поддержка от персонального ментора, приоритетная проверка домашних заданий и дополнительные вебинары от преподавателей. Узнать подробнее и купить платный тариф можно на странице тарифа.

Наши курсы всегда были и остаются абсолютно бесплатными для всех.

У нас также есть платная опция, где мы предлагаем дополнительную поддержку от менторов и преподавателей в прохождении курса. Туда входит все то, что есть в бесплатном курсе, а также:

• 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.

Чтобы успешно пройти курс, нужно обладать базовой подготовкой в программировании на Python и высшей математике. Вот список тем:

• 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.

Студенты, которые набрали достаточно баллов за домашние задания, получают сертификат о прохождении курса. Сертификаты бывают четырех типов:

• 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!