Разработчик нейронных сетей: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2024 году. Обзор профессии.

Обучение
Содержание

Кто такой разработчик нейронных сетей?

Разработчик нейронных сетей – специалист, который создает искусственные нейронные сети под различные прикладные задачи. Должность может называться по-разному: программист-разработчик нейронных сетей, конструктор нейронных сетей.

Что делают разработчики нейронных сетей и чем занимаются?

Обязанности на примере одной из вакансий:

  • Разработка программного обеспечения на основе алгоритмов компьютерного зрения и развитие существующего ПО
  • Интеграция алгоритмов в существующую программную платформу системы видеонаблюдения
  • Взаимодействие с командами тестирования, аналитики и техподдержки

Что должен знать и уметь разработчик нейронных сетей? 

Требования к разработчикам нейронных сетей:

  • знание популярных нейросетевых архитектур, применяющихся в области computer vision, и понимание метрик для оценки качества предсказаний сетей
  • работа с PyTorch и tensorflow
  • хорошее владение Python
  • умение пользоваться git, dvc
  • владение linux

Востребованность и зарплаты разработчиков нейронных сетей

На сайте поиска работы в данный момент открыто 102 вакансии, с каждым месяцем спрос на разработчиков нейронных сетей растет.

Количество вакансий с указанной зарплатой разработчика нейронных сетей по всей России:

  • от 70 000 руб. – 32
  • от 125 000 руб. – 22
  • от 180 000 руб. – 16
  • от 235 000 руб. – 7
  • от 290 000 руб. – 5

Вакансий с указанным уровнем дохода по Москве:

  • от 115 000 руб. – 9
  • от 190 000 руб. – 5
  • от 345 000 руб. – 2
  • от 420 000 руб. – 1

Вакансий с указанным уровнем дохода по Санкт-Петербургу:

  • от 200 000 руб. – 1

Как стать разработчиком нейронных сетей и где учиться?

Варианты обучения для разработчика нейронных сетей с нуля:

  • Самостоятельное обучение – всевозможные видео на YouTube, книги, форумы, самоучители и т.д. Плюсы – дешево или очень недорого. Минусы – нет системности, самостоятельное обучение может оказаться неэффективным, полученные навыки могут оказаться невостребованными у работодателя;
  • Онлайн-обучение. Пройти курс можно на одной из образовательных платформ. Такие курсы рассчитаны на людей без особой подготовки, поэтому подойдут большинству людей. Обычно упор в онлайн-обучении делается на практику – это позволяет быстро пополнить портфолио и устроиться на работу сразу после обучения.

Ниже сделали обзор 15+ лучших онлайн-курсов.

15+ лучших курсов для обучения разработчика нейронных сетей: подробный обзор

Стоимость: 41 400 руб. или рассрочка на 12 месяцев

В рамках курса вы пройдете полный путь от аренды GPU-сервера, который подходит для Deep Learning, вплоть до создания полноценной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и рекомендательных систем.

Программа курса

  1. Введение в искусственные нейронные сети
    Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python
  2. Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
    Создаем модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras
  3. Сверточные нейронные сети
    Распознаем изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети
  4. Оптимизация нейронной сети
    Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля
  5. Transfer learning & Fine-tuning
    Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений
  6. Обработка естественного языка (NLP)
    Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python
  7. Сегментация и Детектирование объектов
    Проектируем нейронную сеть для сегментации и обучаем нейросеть решать задачу детекции
  8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
    Создаем агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма
  9. What’s next? Продвинутые нейронные сети
    Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаем нейросеть GAN для генерации изображений.

Преимущества курса:

  • Для обучения deep learning вам понадобится знание Python и базовое понимание машинного обучения. Курс предназначен для людей, которые решили углубить свои знания в области Data Science.
  • Обучение на курсе — отработка практических навыков программирования глубоких нейронных сетей. Используйте силу machine learning для решения задач бизнеса!
  • Курс даст полное понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.
Стоимость: Рассрочка на 36 месяцев — от 2 612 ₽ / мес

После учебы вы сможете работать по специальностям:

  • Data Scientist
  • Data Analyst
  • Machine Learning Engineer
  • Computer Vision-специалист
  • NLP-специалист.

Программа обучения:

Подготовительные курсы

  • Видеокурс: как учиться эффективно
  • Основы математики
  • Основы программирования
  • Основы языка Python
  • Базовый курс.

I четверть. Программирование
Научитесь работать в Linux и создавать сервера в облачных сервисах AWS, проводить поиск информации и основные операции с файлами, выполнять мониторинг работы сервера. Научитесь использовать язык запросов SQL, создавать и оптимизировать сложные запросы. Освоите библиотеки языка Python, предназначенные для Data Science: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.

  • Встреча декана со студентами
  • Основы языка Python
  • Рабочая станция
  • Основы реляционных баз данных и MySQL
  • Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn.

II четверть. Сбор данных и статистическое исследование
Познакомитесь с теорией вероятностей и математической статистикой. Изучите методы проведения корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа. Научитесь работать с RESTful/SOAP-сервисами, форматами XML и JSON в Python, а также познакомитесь с особенностями открытых данных (OpenData).

  • Библиотеки Python для Data Science: продолжение
  • Методы сбора и обработки данных из сети Интернет
  • Введение в математический анализ
  • Теория вероятностей и математической статистике.

III четверть. Математика для Data Scientist
Рассмотрите математические аспекты алгоритмов, применяемых в Data Science: линейная и логистическая регрессия, градиентный спуск, метод ближайших соседей, кластеризация, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг. Поймете, как устроены алгоритмы на уровне математики.

  • Линейная алгебра
  • Алгоритмы анализа данных

IV четверть. Машинное обучение
Освоите Python: от основ программирования до автоматизации, сбора, обработки, анализа и визуализации данных.

  • Машинное обучение в бизнесе
  • Рекомендательные системы
  • Видеокурс от Мегафон + курсовой проект.

V четверть. Нейронные сети
Научитесь решать задачи Machne Learning с данными из соцсетей, геоданными, применением графов, а также познакомитесь с нейронными сетями. На практике познакомитесь с фреймворками для разработки нейронных сетей: Tensorflow, Keras, PyTorch.

  • Введение в нейронные сети
  • Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей.

VI четверть. Задачи искусственного интеллекта
Изучите продвинутые архитектуры сверточных нейронных сетей, обработку естественного языка и компьютерное зрение.

  • Введение в обработку естественного языка
  • Глубокое обучение в компьютерном зрении

II четверть. Специализация
Изучите фреймворк PyTorch и углубитесь в работу с компьютерным зрением и обработкой естественного языка.

  • Введение в компьютерное зрение от Nvidia
  • Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей
  • Введение в обработку естественного языка

Курсы вне четверти. Предметы с индивидуальным выбором даты старта

  • Подготовка к поиску работы
  • История развития искусственного интеллекта
  • Алгоритмы и структуры данных на Python
  • Введение в высшую математику
  • Спортивный анализ данных. Платформа Kaggle
  • Язык R для анализа данных
  • Визуализация данных в Tableau
  • Сверточные нейронные сети в компьютерном зрении.

Вы получите диплом о профессиональной переподготовке.

Стоимость: нет информации

Что даст вам этот курс:

  • Повторим с вами необходимые области математики: теорию информации, теорию вероятности, линейную алгебру и основы анализа.
  • Изучим основные библиотеки и фреймворки для машинного обучения работы с нейронными сетями: от NumPy до TensorFlow.
  • Решим классические задачи глубокого обучения по всем основным направлениям: «Компьютерное зрение», «Обработка естественных языков», «Обучение с подкреплением», «Генеративные сети».

После прохождения курса вы:

  • Сможете пройти собеседование на должность Junior Deep Learning Engineer;
  • Научитесь решать задачи машинного обучения с помощью нейронных сетей, такие как: генерация рукописных цифр, самообучающийся бот для игры в крестики-нолики, классификация изображений и т. д.;
  • Будете знать теорию, необходимую для прохождения продвинутых курсов.

Программа обучения

Модуль 1. Пререквизиты

  • Тема 1. Обзорное занятие
  • Тема 2. Градиентный спуск. Математика
  • Тема 3. Градиентный спуск. Вывод
  • Тема 4. Numpy
  • Тема 5. PyTorch
  • Тема 6. TensorFlow
  • Тема 7. Распределения и информация

Модуль 2. Нейронные сети

  • Тема 8. Взрыв и затухание градиентов
  • Тема 9. Логрегрессия на pytorch
  • Тема 10. Линейная регрессия на TensorFlow
  • Тема 11. Переобучение и регуляризация
  • Тема 12. Автокодирование
  • Тема 13. Вариационный автокодировщик
  • Тема 14. AutoML

Модуль 3. Глубокое обучение

  • Тема 15. Сверточные сети. Классифицируем MNIST
  • Тема 16. Сверточные сети, fine-tunning
  • Тема 17. Методы оптимизации сетей: prunning, mixint, quatization
  • Тема 18. Обучение с подкреплением. Q-learning для TicTacToe
  • Тема Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Тема Рекуррентные сети
  • Тема 21. Transformers
  • Тема 22. Графовые модели

Модуль 4. Проектный модуль

  • Тема 23. Выбор темы и организация проектной работы
  • Тема 24. Консультация по проектам и домашним заданиям
  • Тема 25. Защита проектных работ.

Выпускной проект

В рамках курса предусмотрена защита проекта. Он представляет собой генеративную модель для порождения текста заданного стиля или изображений заданной тематики.

Работа над проектом проходит поэтапно:

  1. Выбор тематики.
  2. Сбор и подготовка соответствующих данных.
  3. Построение и обучение генеративной модели.

Проект выполняется программистом в течение двух недель после прохождения курса. Готовое решение должно включать в себя код модели и ее обучения на Python, описание архитектуры модели, отчет об обучении модели и примеры генерации.

Стоимость: 39 900 ₽ — 154 900 ₽

Программа обучения:

Основы Python

  1. Синтаксис Python
  2. Numpy
  3. Часть 1
  4. Часть 2
  5. Matplotlib и Seaborn
  6. Функции и модули

Базовая математика

  1. Матрицы и функции
  2. Множества, бинарная логика, комбинаторика
  3. Теория вероятностей и статистика. Часть 1
  4. Теория вероятностей и статистика. Часть 2

Нейронные сети

  1. Введение в нейронные сети
  2. Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки
  3. Свёрточные нейронные сети
  4. Обработка текстов с помощью нейросетей
  5. Рекуррентные нейронные сети и одномерные свёрточные сети для обработки текстов
  6. Нейронные сети для решения задачи регрессии
  7. Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
  8. Прямые и свёрточные нейронные сети для обработки аудио сигналов
  9. Автокодировщики
  10. Вариационные автокодировщики, генеративные модели на базе автокодировщиков
  11. Генеративные состязательные сети
  12. Введение в генетические алгоритмы
  13. Генетические алгоритмы для обучения нейронных сетей
  14. Сегментация изображений
  15. Алгоритмы кластеризации данных
  16. Обучение с подкреплением
  17. Генерация текста
  18. Cегментация текста
  19. Object Detection (обнаружение объектов)
  20. Распознавание речи

Интеграция в Production

  1. Описание основных источников данных
  2. Варианты хранения данных (структурированные, неструктурированные, бинарные)
  3. Типы хранения данных
  4. Методы получения данных из систем источников
  5. Web-scrapping
  6. Вторая и третья нормальные формы
  7. Key-value структура данных
  8. Схема данных
  9. Витрины данных
  10. Инструменты построения моделей данных.

Вы научитесь:

  • Работать с библиотекой Keras
  • Работать с полносвязной нейронной сетью
  • Решать задачи сверточных нейронных сетей
  • Решать задачи классификации, регрессии и построения временных рядов
  • Внедрять нейронные сети в продакшн.

Программа курса:

  1. Введение в библиотеку Keras
  • Глубинное обучение.
  • Микросервисы глубинного изучения.
  • Назначение Keras.
  • Основной функционал.
  • Установка и настройка.
  • Методы написания нейронных сетей.
  • Основные разделы библиотеки.
  • Два основных типа моделей: последовательная модель Sequential и класс Model.
  • Слои в Keras.
  1. Архитектуры нейронных сетей: Dense слои (полносвязные)
  • Понятие нейронная сеть. История развития.
  • Решаемые задачи.
  • Полносвязные нейронные сети Dense слои (перцептрон).
  • Разбор кода, решение задачи с помощью полносвязной нейронной сети.
  1. Архитектуры нейронных сетей: conv слои (сверточные)
  • Свёрточные нейронные сети.
  • Задачи распознавания изображений.
  • Архитектура свёрточной нейронной сети.
  • Разбор кода – решение задач распознавания изображений с помощью свёрточных нейронных сетей.
  1. Архитектуры нейронных сетей: метрики и функции потерь. Проблема переобучения
  • Метрики и функции потерь.
  • Проблема переобучения.
  • Метрики, используемые в нейронных сетях и функции потерь.
  • Оптимизаторы.
  • Понятие переобучения и способы решения проблем с переобучением.
  1. Решение задач с помощью нейронных сетей: классификация
  • Классификация.
  • Решение задач классификации с использованием нейронных сетей.
  1. Решение задач с помощью нейронных сетей: регрессия
  • Решение задач регрессии с использованием нейронных сетей.
  1. Решение задач с помощью нейронных сетей: прогнозирование временных рядов
  • Прогнозирование временных рядов.
  • Проблемы временных рядов, трудности и пути решения.
  • Особенности разделения обучающей и тестовой выборки.
  • Разбор кода и решение задачи прогнозирования временных рядов с помощью нейронных сетей.
  1. Решение задач с помощью нейронных сетей: обработка аудио при помощи нейронных сетей
  • Особенности работы с аудио.
  • Параметризация аудио.
  • Архитектуры нейронных сетей.
  • Разбор кода и решение задачи классификации аудиофайлов.
  1. Решение задач с помощью нейронных сетей: классификация изображений
  • Задача сегментации изображений.
  • Сложности, области применения.
  • Метрики качества.
  • Разбор кода – сегментация изображений для автопилота.
  1. Решение задач с помощью нейронных сетей: внедрение в Production
  • Особенности внедрения нейронных сетей в продакшн.
  1. Построение модели нейронной сети и внедрение в Production
  • Обучение нейронной сети – классификация изображений.
  • Создание веб – приложения.
  • Загрузка на heroku.

Курс 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 ее 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.

Программа курса:

  1. Простейшие нейронные сети
  • Теоретическая часть: основные понятия; классификация задач, решаемых с помощью методов машинного обучения; виды данных, понятие датасета; полносвязные нейронные сети.
  • Практическая часть: первичный анализ датасета, предобработка данных, построение полносвязной нейронной сети.
  1. Математические основы нейронных сетей
  • Теоретическая часть: метрики качества работы нейронной сети, градиентный спуск, алгоритм обратного распространения ошибки, эффект переобучения.
  • Практическая часть: тонкая настройка нейронной сети на примере задачи классификации изображений.
  1. Свёрточные нейронные сети
  • Теоретическая часть: параметры сверточных нейронных сетей, предобученные нейронные сети.
  • Практическая часть: использование предобученных нейронных сетей на примере задачи классификации изображений.
  1. Решение кейса: “Классификация изображений”
  • Теоретическая часть: построение набора данных, фильтрация и предобработка данных.
  • Практическая часть: решение кейса.
  1. Использование нейронных сетей в production
  • Теоретическая часть: сериализация/десериализация объектов в Python, фреймворк Flask.
  • Практическая часть: создание веб-сервиса на фреймворке Flask.

УЧЕБНЫЕ ПРОГРАММЫ:

  1. Введение в искусственные нейронные сети
  • Современное применение нейронных сетей. Основные задачи.
  • Виды нейронных сетей: прямого распространения, сверточные, рекуррентные, генеративные и другие архитектуры
  • Обучение нейронных сетей
  1. Фреймворки для глубокого обучения (Keras.TensorFLOW)
  • Введение в фреймворк TensorFlow
  • Графы вычислений
  • Операции с тензорами
  • Цепное правило
  • Оптимизация в TensorFlow
  • Логирование для TensorBoard
  • Работа TensorFlow в Google. Colab
  • Практика
  1. Сверточные нейронные сети
  • Введение в сверточные нейронные сети
  • Операция свертки
  • Простой сверточный слой
  • Усложнение сверточного слоя
  • Пулинг слой
  • Архитектура первой сверточной сети
  • Современные архитектуры
  • Inception V3
  • Практика
  1. Оптимизация нейронной сети
  • Пути оптимизации нейронной сети
  • Функции активации
  • Инициализация весов
  • Влияние learning rate на сходимость
  • Batch нормализация
  • Dropout регуляризация
  • Стохастический градиентный спуск
  • Adam: Adaptive Moment Estimation
  • Матричные операции
  • Практика
  1. Transfer learning & Fine-tuning
  • Transfer learning
  • Архитектура сети ImageNET
  • Оптимизация сети при помощи back propagation
  • Автокодировщики:понятия encoder и decoder
  • Архитектура автокодировщика
  • Практика
  1. Обработка естественного языка (NLP)
  • Задачи Natural Language Processing (NLP)
  • Векторизация текстовых данных
  • Сравнение сетей прямого распространения и рекуррентных нейросетей
  • Архитектура рекуррентной нейросети. LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Unit)
  • Обработки последовательностей: Many-to-One, One-to-Many, Many-to-Many
  • Many-to-One в классификации текстов, анализе временных рядов и отображении текста в картинку
  • One-to-Many в генерации текстов. Языковая модель
  • SEQ 2 SEQ: Encoder-Decoder
  • Механизм внимания (Attention). Вычисление весов. Отказ от рекуррентов
  • Архитектура TRANSFORMER
  • Практика
  1. Сегментация и детектирование объектов
  • Практическое применение сегментации
  • Классическая сегментация и сегментация на базе нейросетей
  • Методы улучшения производительности модели
  • Дилатационная свертка
  • Введение в детектирование объектов
  • Задача локализации
  • Регрессия, классификация и локализация в детектировании объектов
  • Region R-CNN и FAST R-CNN
  • Методы SSD/YOLO
  • Сравнение методов детекции
  • Практика
  1. Reinforcement learning (обучение с подкреплением)
  • Классы задач: обучение с учителем, без учителя,обучение с подкреплением
  • Применение: игровые агенты, self-driving агенты, робототехника
  • Состояния, действия, награды
  • Понятие оптимальной политики
  • Оценка состояния и действий. Оптимальная Q-функция
  • Q-Learning. Уравнение Беллмана
  • Exploration vs.Exploitation: исследование и эксплуатация оптимальной стратегии
  • Deep Q-Learning (DQN)
  • Другие методы RL: Policy Gradients, Actor-Critic
  • Практика
  1. What`s next?
  • Другие области применения нейронных сетей
  • Self-driving и AI
  • GAN: Generative Adversarial Networks
  • Перспективыразвитияобласти
  • Советы по профессиональному развитию
  • Практика.
Стоимость: 22 000 ₽ — 26 990 ₽

Вы научитесь:

  • взаимодействовать с тензорами в Python
  • познакомитесь с основами PyTorch
  • углубите свои знания по Python
  • познакомитесь с обработкой изображений средствами нейронных сетей и Python
  • познакомитесь с обработкой речи и текста.

Программа курса:

Модуль 1. Введение в Pytorch и тензоры (4 ак. ч.)

  • Введение в курс
  • Введение в нейронные сети
  • Что такое PyTorch?
  • Зачем использовать тензоры?
  • Технические требования
  • Облачные возможности
  • Что такое тензоры
  • Операции с тензорами
  • Практикум по теме

Модуль 2. Классификация изображений (4 ак. ч.)

  • Средства загрузки и обработки данных в PyTorch
  • Создание тренировочного набора данных
  • Создание проверочного и тестового набора данных
  • Нейронная сеть как тензоры
  • Активационная функция
  • Создание сети
  • Функция потерь
  • Оптимизация
  • Практикум, реализация на GPU

Модуль 3. Cверточные нейронные сети (6 ак. ч.)

  • Построение простейшей сверточной нейронной сети в PyTorch
  • Объединение слоев в сети (Pooling)
  • Регуляризация нейронной сети (Dropout)
  • Использование натренированных нейронных сетей
  • Исследование структуры нейросети
  • Пакетная нормализация (Batchnorm)
  • Практикум по теме

Модуль 4. Использование и передача обученных моделей  (5 ак. ч.)

  • Использование ResNet
  • Отбор по скорости обучения
  • Градиент скорости обучения
  • Расширение данных для переобучения
  • Использование преобразователей Torchvision
  • Цветовые и лямда преобразователи
  • Пользовательские преобразователи
  • Ансамбли
  • Практикум по теме

Модуль 5. Классификация текста  (5 ак. ч.)

  • Рекуррентные нейронные сети
  • Нейронные сети с памятью
  • Библиотека Torchtext.
Стоимость: нет информации

Курс посвящен изучению математических основ теории нейронных сетей, приводятся краткая история теории нейронных сетей, математические модели нейросетевых архитектур, постановка задачи обучения и методы ее решения, рассматриваются особенности организации процесса обучения и применения нейронных сетей для решения практических задач. Изложение ведется строгим математическим языком, сопровождается множеством формул и математических выкладок.

Цель курса состоит в получении и закреплении теоретических и практических знаний, необходимых для решения прикладных задач обработки данных с использованием нейронных сетей.

Программа курса

Module 1. Introduction.

  • Artificial neural networks as biologically inspired models.
  • The structure of a neuron.
  • Brief history of artificial neural networks.
  • AI, ML and ANNs.
  • An overview of neural network architectures.

Module 2. Multilayer neural networks.

  • Lesson 1. Activation functions.
  • Lesson 2. Mathematical model of multilayer neural network. Lesson 3. Loss functions.
  • Lesson 4. Backpropagation algorithm.

Module 3. Neural Network Training algorithms.

  • Lesson 1. Gradient descent methods.
  • Lesson 2. Per-parameter adaptive learning rate methods.
  • Lesson 3. Stochastic gradient descent.
  • Lesson 4. Second order methods.
  • Lesson 5. Weight initialization.

Module 4. Generalization in Neural Networks.

  • Lesson 1. Generalization capability.
  • Lesson 2. Bias-variance decomposition.
  • Lesson 3. Cross-validation techniques.
  • Lesson 4. Regularization techniques.
  • Lesson 5. Dropout and batch-normalization.

В результате успешного прохождения курса у вас сложится понимание того, что такое искусственные нейронные сети, для решения каких задач и в каких случаях их следует применять, в чем преимущества и особенности нейросетевого подхода. Вы узнаете о том, как выбрать архитектуру нейронной сети, как правильно организовать процесс обучения, как работают основные алгоритмы обучения и что характеризуют их параметры, и сможете осмысленно сконструировать, обучить и оценить качество обученной нейросетевой модели.

Стоимость: нет информации

Цель курса — предоставить аспирантам разных факультетов МГУ имени М. В. Ломоносова, имеющих базовые знания программирования и математики, возможность использовать методы искусственных нейронных сетей для анализа больших данных в их научных исследованиях.

Курс будет полезен для начинающих ученых и технических, и гуманитарных факультетов: физиков и филологов, химиков и медиков, математиков и социологов.

Итогом учебы будет подготовленный аспирант, который написал программу и получил качественный результат, успешно примененный в его диссертации, и подготовил научную публикацию об этом.

Стоимость: нет информации

Цель курса — преодолеть порог входа в отрасль, предоставить практический опыт и две опоры для дальнейшего самостоятельного исследования нейронных сетей: инструменты и терминология. Второй семестр выделен для выполнения курсовой работы, что позволяет подробно разобраться в одном из направлений нейронных сетей. Таким образом достигается баланс между поверхностным широким охватом материала и изучением вопроса в глубину с высокой долей самостоятельности.

Программа курса (осенний семестр):

  • Занятие 1 – Введение
    Постановка задач обучения по прецедентам. Объекты и признаки с примерами. Устройство нейронной сети. Слои, функция активации. Метод градиентного спуска. Метод стохастического градиента. Шаг оптимизатора, тип оптимизатора, функция потерь. Переобучение. Обучающая и тестовая выборка. Типы нейронных сетей (линейные, DNN, бинарные, сверточные, GAN, рекуррентные).
  • Занятие 2 — Системы контроля версий
    Зачем нужно контролировать версии. Понятие коммита, ветви в version control system (VCS). Проблема коллективной разработки без VCS. Синхронизация с центральным сервером. Понятие затягивания и проталкивания изменений. Слияние ветвей. Разрешение конфликтов. Ресурсы для VCS. Проблема бинарных файлов. Примеры VCS: git, mercurial, subversion, CVS. Github, клонирование репозиториев и пул-реквесты. Readme.md и формат markdown.
  • Занятие 3 — Многослойный персептрон
    Готовые обучающие выборки и их важность (MNIST, ImageNet, CIFAR-10, CIFAR-100, FashionMNIST, COCO, …). Tensorflow и Python. Способы ускорения вычисления нейронных сетей. Примеры применения нейронных сетей в науке.
    Многослойная сеть. Алгоритм обратного распространения ошибки и его ограничения. Глубинное обучение. Выбор функции активации: сигмоида, ReLU, гиперболический тангенс, функция Хевисайда. Преимущества ReLU. Проблема исчезающего градиента и паралич сети. Проблема инициализации сети. Нормировка выборки.
    Измерение качества обучения. Кроссвалидация. Бинарная кроссэнтропия как функция потерь. Понятия эпох, итераций, бэтча в обучении нейронной сети. Методы борьбы с переобучением: прореживание выходов, стохастические выборки, искусственные выборки. Выбросы в обучающей выборке. Причины появления выбросов. Фильтрация выбросов. Метод регулировки весов обучающей выборки.
  • Занятие 4 — Сверточные сети
    Анализ изображений. Как животные видят. Трансляционная инвариантность свёрточных нейронных сетей. Определение свёртки. Строительные блоки для сверточных сетей: свёртка, активация, субдискретизация. Maxpooling, padding. Какие параметры подбираются при обучении сверточных сетей. Как работает свёртка с набором изображений на выходе предыдущего свёрточного слоя. Визуализация выходов скрытых слоёв в tensorflow. Автоэнкодеры. Две фазы обучения сверточных сетей.
  • Занятие 5 — Генеративно-соревновательные сети GAN
    Принцип работы соревновательных генеративных сетей. Структурная схема. Генератор и дискриминатор. Латентное пространство. Виды GAN: cвёрточный DCGAN, условный CGAN, цикличный CycleGAN, парные CoGAN, ProGAN устойчивого роста, Вассерштейновские WGAN. Повышение качества распознования за счет дообучения.
  • Занятие 6 — Условные генеративно-соревновательные сети CGAN
    Использование gan для генерации изображений. Зачем нужен условный GAN. Сложности обучения GAN, проблемы сходимости, проблемы устойчивости, проблемы коллапса распределения. Эмпирические трюки, позволяющие бороться с этими проблемами: использование leakyReLU; downsampling и upsampling с использованием strided convolution; нормализация данных (и преобразование пикселей исходных картинок к диапазону [-1,1]), использование момента в градиентном спуске.
  • Занятие 7 — Использование обученных сетей
    Вычислительная сложность обучения против вычислительной сложности использования. Типы готовых сетей: классификаторы, поиск объектов, распознавание лиц, семантическая сегментация, семантическое описание. Готовые нейронные сети: YOLO, VGG16, R-CNN, (Mask R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN), AlexNet, Resnet50/101/152/200…, DenseNet121/169/201, MobileNet25/50/… Связь ResNet с решением системы линейных дифференциальных уравнений. Библиотека tensornets.
  • Занятие 8 — Рекуррентные сети
    Устройство и область применения рекуррентных сетей. Сети Элмана и Джордана. Расчет количества параметров слоя. Долгая краткосрочная память (LSTM) и принцип её работы. Экспоненциальное сглаживание в блоке памяти LSTM. Функции активации LSTM. Управляемый рекуррентный блок (GRU). Машинный перевод, как частный случай задачи Seq2Seq. Архитектура Transformer и Universal transformer.
  • Занятие 9 – Автоэнкодеры
    Структура и обучение автоэнкодера. Очищение изображения от шумов. Регуляризация: лассо-регрессия и гребневая регрессия. Вариативность в латентном пространстве. Плавная интерполяция. Сжатие данных.
  • Занятие 10 — Обучение с подкреплением
    Обучение с подкреплением (RL). OpenAI и gym. Обучение без учителя. Агент, функция награды, состояние среды. Типовые среды: Atari, шахматы, Go, gym. Классификация алгоритмов RL. Q-learning. Reward shaping. Типовые ошибки при обучении с подкреплением и их причины. Важность отсутствия априорных знаний при обучении. Experience replay. Double DQN. Эпсилон-жадный алгоритм. Выборки случайных фрагментов записей для обучения.Занятие 12 — Перенос обучения
  • Занятие 11 — Перенос обучения
    Зачем нужен перенос обучения. Примеры переноса обучения: изображения, работа с естественным языком. Тонкая настройка.
  • Занятие 12 — Отбор и генерация признаков
    Зачем нужен отбор признаков. Методы отбора признаков: фильтрация, построение семейств, регуляризация. Хэширование признаков для больших таблиц. Почему можно генерировать признаки. Аугментация. Примеры неинформативных признаков. Работа с событиями во времени. Библиотека featuretools для генерации признаков.

Весенний семестр:

Выполняется курсовая работа. Она может быть совмещена с обязательной курсовой работой по физике, выполняемой в лаборатории физического факультета МГУ на втором курсе. Примерные темы работ представлены ниже. Жирным отмечены работы, совмещенные с курсовой по физике:

  • Машинное обучение антропоморфных робототехнических систем на примере модели роботизированной руки с тактильной обратной связью
  • Предсказание сейсмической активности на основе сейсмических журналов и нейронных сетей
  • Генерация изображений шельфовых доломитов с помощью генеративно-состязательных сетей
  • Методы применения нейронных сетей к анализу данных современных коллайдеров
  • Автоматический подсчёт эритроцитов на микрофотографии крови
  • Поиск и распознавание компонентов на печатной плате
  • Создание торгового бота на основе нейронных сетей
  • Предсказание отказов блоков питания РЛС дальнего обнаружения по температурным измерениям
  • Бинаризация нейронных сети для переноса их в интегральную схему
  • Определение параметров эквивалентной электрической цепи по вольамперной характеристике
  • Предсказание пульсаров на основе датасета HTRU2
  • Восстановление цвета в чернобелых фильмах и фотографиях
  • Генерация сверхразрешения в изображениях на основе нейронных сетей
  • Перенос стиля изображения с использованием нейронных сетей
  • Атака вредоносного примера на нейронные сети и защита от него
  • Поиск раковых метастаз по гистологическим микроснимкам
  • Поиск новой физики (распад таурона на 3 мюона) в экспериментальных данных с большого адронного коллайдера (LHC)
  • Дообучение нейронных сетей на одном объекте.
Стоимость: нет информации

Цель освоения дисциплины:

  • Освоение математического аппарата и программного обеспечения, предназначенного для создания интеллектуальных систем на базе нейронных сетей;
  • Приобретение навыков нейросетевого математического моделирования бизнес-процессов и экономических явлений.

Планируемые результаты обучения:

  1. Знание возможностей интеллектуальных систем на базе нейронных сетей, технологии их создания.
  2. Умение выделять входные (управляющие) и выходные (управляемые) параметры нейросетевой интеллектуальной системы.
  3. Умение формализовать предметную область программного продукта.
  4. Умение применять полученные знания при решении практических задач.
  5. Обладание навыками нейросетевого моделирования.

Содержание учебной дисциплины:

Раздел 1. Теоретическая часть

  • Тема 1. Персептрон и его развитие Биологический и математический нейрон. Персептрон, распознающий цифры и буквы. Правила Хебба, дельта-правило, обобщенное дельта-правило. Проблема «исключающего ИЛИ», многослойный персептрон и алгоритм обратного распространения ошибки. Алгоритмы обучения второго порядка, эвристические алгоритмы, обучение с помощью генетического алгоритма. Проблема переобучения и теорема Арнльда-Колмогорова-Хехт-Нильсена. Обобщенная блок-схема создания нейросетевой интеллектуальной системы.
  • Тема 2. Неклассические нейронные сети. Радиально-базисные сети, рекуррентные сети, самообучающиеся сети, сверточные сети.

Раздел 2. Практическая часть

  • Тема 3. Выполнение индивидуальных заданий. Применение нейронных сетей для решения задач распознавания образов, извлечения знаний, оптимизации, прогнозирования, управления, поддержки принятия решений.
Стоимость: бесплатно

Уроки:

  1. Нейронные сети для самых маленьких, разбираемся в основах
    Мы разберёмся что такое искусственные нейронные сети и какие задачи они призваны решать. В чём причина их популярности? В чём их принципиальное отличие от обычных программ и алгоритмов. Разберёмся с математическими принципами их обучения и использования: прямым и обратным распространением ошибки.
  2. Как обучается нейронная сеть?
    Разберём задачу линейной регрессии, принцип обратного распространения ошибки и поговорим про градиентный спуск.
    Вы узнаете, каким образом нейронная сеть подбирает весовые коэффициенты в процессе обучения, и поймёте, как влияют некоторые гиперпараметры на скорость обучения.
  3. Google Colab и первая нейронная сеть. 1 часть
    Соберём небольшую нейронную сеть с помощью Google Colab и обучим её.
    Вы научитесь пользоваться интернет-сервисомGoogle Colab, который даёт доступ к GPU и позволяет обучать нейронные сети. Получите первые практические навыки в обучении нейронных сетей на Python.
  4. Google Colab и первая нейронная сеть. 2 часть
    Обучим классифкатор, посмотрим какие параметры обученя влияют на результат. И рассмотрим возможности, предоставляемые keras.
  5. Свёрточная нейронная сеть
    Мы добавим в нашу нейронную сеть свёрточные слои. Разберёмся что это такое и как они работают. Получим свёрточную нейронную сеть гораздо точнее решающую задачу.
  6. Свёрточная нейронная сеть и датасеты из интернета
    Пришло время применить свёрточную нейронную сеть для классификации нескольких классов и воспользоваться набором данных из интернета, а не собственноручно собранным.
  7. Нейронная сеть и работа с камерой в реальном времени
    Применяем наши сети к видеопотоку с камеры. Разбираем полезные инструменты для кодирования меток на изображениях и повышаем универсальность сети, чтобы в неё можно было добавлять дополнительные классы.
  8. От классификации к детектированию
    Разбор видов детекторов и принципов их работы. Собираем и обучаем собственный детектор. Посмотрим, как детектор будет работать с видеопотоком с камеры. Анализируем возможность применения детекторов в школьных проектах
  9. Пишем SSD
    Задаём архитектуру нашей сети: послойно собираем детектор, разбираясь какой слой для чего нужен.
  10. Пишем SSD: Single Shot MultiBox Detector. (Часть 2)
    Пишем алгоритмы вокруг сети. Генерация априорных ограничивающих рамок, отсев лишних, задание функции потерь и шага обучения сети.
Стоимость: бесплатно

В данном курсе мы детально разберём процесс создания и применения нейронных сетей. В первую очередь, мы ставим перед собой цель объяснить основополагающие теоретические идеи и практические приёмы, использующиеся при обучении самых разных нейросетевых моделей. Первая часть курса фокусируется на алгоритмах, лежащих в основе обучения нейронных сетей, вторая больше ориентирована на практическое применение полученных знаний.

Программа курса

  1. Основы линейной алгебры
  • Общая информация о курсе
  • Введение
  • Надо ли вам смотреть эту неделю? (урок с задачами)
  • Ликбез по линейной алгебре: векторы
  • Ликбез по линейной алгебре: матрицы
  • NumPy: основы
  • Линейная алгебра в деле
  1. Перцептрон и градиентный спуск
  • Нейроны: настоящие и искусственные
  • Перцептрон
  • Перцептрон: обучение
  • Больше искусственных нейронов!
  • Градиентный спуск
  • Больше градиентного спуска!
  • Однослойные модели
  1. Алгоритм обратного распространения ошибки
  • Многослойный перцептрон
  • Алгоритм обратного распространения ошибки
  • Алгоритм обратного распространения ошибки: продолжение
  • Целевые функции
  1. Мониторинг состояния сети
  • Мониторинг состояния сети
  • Визуализация
  • Тест
  • Практика
  1. Сюрприз и заключение
  • Сюрприз!
  • Заключение.

Сертификат — Институт биоинформатики.

Стоимость: бесплатно

Курс посвящен именно практическому применению нейронных сетей с использованием готовых библиотек Keras и TensorFlow. Вы научитесь применять эти библиотеки для решения задач анализа изображений и текстов.

Курс рассчитан на программистов, для понимания не требуются глубокие знания математики. Все примеры в курсе на Python, однако никаких специфических особенностей Python не используется. Если вы умеете программировать на любом языке, то легко поймете примеры кода.

Основы обучения глубоких нейросетей

  • Введение.
  • Лекция «Искусственные нейронные сети».
  • Лекция «Обучение нейронных сетей».
  • Лекция «Библиотеки для глубокого обучения».
  • Лекция «Распознавание предметов одежды».
  • Лекция «Анализ качества обучения нейронной сети».
  • Практическая работа «Распознавание предметов одежды на Keras» (ноутбук в Colaboratory).
  • Лекция «Бесплатная облачная платформа для обучения нейросетей Google Colab» (ноутбук в Colaboratory).
  • Лекция «Сохранение обученной нейронной сети».
  • Лекция «Используем обученную нейросеть для распознавания изображений» (ноутбук в Colaboratory).
  • Лекция «Решение задачи регрессии» (ноутбук в Colaboratory).
  • Лекция «Автоматическая оптимизация гиперпараметров нейросети с Keras Tuner» (ноутбук в Colaboratory)

Нейросети для компьютерного зрения

  • Лекция «Сверточные нейронные сети».
  • Лекция «Распознавание объектов на изображениях».
  • Практическая работа «Распознавание объектов на изображениях с помощью Keras» (ноутбук в Colaboratory).
  • Лекция «Анализируем изображения с помощью нейронных сетей».
  • Лекция «Предварительно обученные нейронные сети в Keras».
  • Лекция «Как подготовить собственный набор изображений для обучения нейронной сети в Keras».
  • Лекция «Перенос обучения (Transfer Learning)».
  • Практика «Распознавание собак и кошек на изображениях».
  • Лекция «Тонкая настройка нейронной сети (Fine Tuning)».
  • Лекция «Анализ признаков, извлеченных нейросетью».
  • Лекция «Дополнение данных (Data Augmentation)».
  • Лекция «Визуализация сверточной нейронной сети».
  • Проект «Распознавание человека по лицу на фотографии».
  • Проект «Поиск объектов на изображениях».

Нейросети для анализа текстов

  • Введение в курс «Нейросети для анализа текстов» (презентация).
  • Лекция «Представление текста в цифровом виде для обработки нейронной сетью» (презентация).
  • Лекция «Анализ тональности отзывов на фильмы из базы IMDB» (ноутбук в Colaboratory).
  • Лекция «Представление текста в формате one hot encoding» (ноутбук в Colaboratory).
  • Лекция «Представление текста плотными векторами (embeddings)» (ноутбук в Colaboratory).
  • Лекция «Рекуррентные нейронные сети» (презентация).
  • Лекция «Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью» (ноутбук в Colaboratory).
  • Лекция «Сети LSTM и GRU» (презентация).
  • Лекция «Сети LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB» (ноутбуки в Colaboratory: сеть LSTM, сеть GRU).
  • Лекция «Анализ тональности отзывов YELP сетью LSTM». Рассматривается подготовка текстового набора данных к обработке нейронной сетью (ноутбук в Colaboratory).
  • Лекция «Одномерные сверточные нейросети» (презентация, нотбук в Colaboratory).
  • Лекция «Анализируем тональность отзывов YELP одномерной сверточнной нейросетью» (ноутбук в Colaboratory).
  • Лекция «Классификация текстов нейросетями» (ноутбук в Collaboratory).
  • Лекция «Многозначная классификация текстов» (презентация, ноутбук в Collaboratory).

Работа с платформой Google Colaboratory

  • Основы работы с Google Colaboratory.
  • Использование команд Linux в Colab.
  • Использование бесплатных тензорных процессоров TPU в Colab.
  • Участвуем в соревнованиях на Kaggle с помощью Colab.
Стоимость: бесплатно

План занятий:

  1. Основы искусственных нейронных сетей
    В лекции рассматриваются общие положения теории искусственных нейронных сетей. Описана структура однослойных и многослойных нейронных сетей, введено понятие обучения нейронной сети и дана классификация алгоритмов обучения.
  2. Персептроны. Представимость и разделимость
    В лекции дается определение персептрона, рассматривается его архитектура. Описывается класс задач, решаемых с помощью персептрона, доказывается, какие задачи невозможно решить с его помощью.
  3. Персептроны. Обучение персептрона
    В лекции рассматриваются алгоритм обучения персептрона, вопросы сходимости алгоритма обучения и подбора количественных характеристик весовых коэффициентов. Исследуются многослойные персептроны и возможности их обучения.
  4. Процедура обратного распространения (описание алгоритма)
    В лекции рассматривается архитектура многослойного обобщенного персептрона, описывается процедура обратного распространения — алгоритм обучения многослойного персептрона с учителем.
  5. Процедура обратного распространения (анализ алгоритма)
    В лекции анализируются слабые места алгоритма обратного распространения и предлагаются методы решения некоторых связанных с этим проблем.
  6. Сети встречного распространения
    В лекции изложены архитектура, функционирование и методы обучения сетей встречного распространения. В качестве примера использования данной сети рассматриваются методы сжатия данных.
  7. Стохастические методы обучения нейронных сетей
    В лекции дается обзор основных стохастических методов, используемых для обучения нейронных сетей: метод отжига металла, больцмановское обучение, обучение Коши, метод искусственной теплоемкости.
  8. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
    В лекции рассматривается архитектура сети Хопфилда и ее модификация — сеть Хэмминга, затрагиваются вопросы устойчивости сети Хопфилда. В заключении лекции рассматриваются понятие ассоциативности памяти и задача распознавания образов.
  9. Обобщения и применения модели Хопфилда
    В лекции рассматриваются вероятностные обобщения модели Хопфилда и статистическая машина. Описывается аналого-цифровой преобразователь — как модель сети с обратным распределением. В качестве примера приводится представление информации в сети Хопфилда, решающей задачу коммивояжера.
  10. Двунаправленная ассоциативная память
    В лекции рассматриваются архитектура и принципы работы нейронной сети ДАП. Затронуты вопросы емкости данной сети. Дается обзор некоторых модификаций этой сети.
  11. Адаптивная резонансная теория. Архитектура
    В лекции рассматривается проблема стабильности—пластичности при распознавании образов. Изучаются нейросетевые архитектуры AРT.
  12. Теория адаптивного резонанса. Реализация
    В лекции рассматривается процесс функционирования АРТ. Приводится пример обучения сети АРТ. Обсуждаются основные характеристики АРТ. Дается обзор модификаций сети АРТ.
  13. Когнитрон
    В лекции рассматривается архитектура, процедура обучения и функционирование когнитрона. Описан пример функционирования четырехслойного когнитрона распознавания образов.
  14. Неокогнитрон
    В лекции рассматривается архитектура, процедура обучения и функционирования неокогнитрона. Отмечается его сходство и отличие от когнитрона.
  15. Алгоритмы обучения
    В данной лекции рассматриваются различные методы обучения нейронных сетей. Некоторые из этих методов частично приводились на предыдущих лекциях, но отмечены снова для создания у слушателей целостного представления об изучаемой области.
  16. Экзамен.

Преимущества выбора курсов в РоманСеменцов.ру

1. Агрегатор онлайн-курсов


2. Рейтинги онлайн-школ

  • ТОП школ по любым направлениям
  • Дата начала: 2023-01-01
  • Дата окончания: 2023-12-31

3. Актуальное обучение

  • Выбирайте лучшие курсы по отзывам реальных учеников
  • Дата начала: 2023-01-01
  • Дата окончания: 2023-12-31
Онлайн-курсы доступ в любом городе России и СНГ, включая: Копейск, Красногорск, Омск, Норильск, Оренбург, Уссурийск, Раменское, Беларусь, Екатеринбург, Подольск, Тула, Нижний Тагил, Кызыл, Златоуст, Пятигорск, Ангарск, Новочеркасск, Ставрополь, Нижний Новгород, Сызрань, Балашиха, Находка, Нефтекамск, Кисловодск, Салават, Мытищи, Петрозаводск, Кострома, Вологда, Магнитогорск, Невинномысск, Нижневартовск, Белгород, Брянск, Стерлитамак, Назрань, Иваново, Коломна, Махачкала, Керчь, Нефтеюганск, Саранск, Владивосток, Симферополь, Курск, Пенза, Одинцово, Сочи, Курган, Электросталь, Псков, Энгельс, Якутск, Бийск, Химки, Казань, Минск, Ростов-на-Дону, Южно-Сахалинск, Новороссийск, Новомосковск, Великий Новгород, Хабаровск, Рыбинск, Сыктывкар, Йошкар-Ола, Орёл, Пермь, Воронеж, Старый Оскол, Красноярск, Дзержинск, Иркутск, Первоуральск, Черкесск, Саратов, Новокузнецк, Батайск, Абакан, Каменск-Уральский, Уфа, Волжский, Новосибирск, Архангельск, Таганрог, Волгоград, Рязань, Братск, Петропавловск-Камчатский, Ярославль, Киров, Каспийск, Калуга, Новый Уренгой, Обнинск, Ковров, Нижнекамск, Сургут, Балаково, Шахты, Рубцовск, Барнаул, Мурманск, Комсомольск-на-Амуре, Щёлково, Волгодонск, Майкоп, Тюмень, Тверь, Альметьевск, Липецк, Тамбов, Хасавюрт, Кемерово, Томск, Череповец, Миасс, Смоленск, Березники, Ульяновск, Севастополь, Орск, Казахстан, Челябинск, Владикавказ, Грозный, Тольятти, Дербент, Чебоксары, Чита, Калининград, Санкт-Петербург, Астрахань, Долгопрудный, Благовещенск, Серпухов, Москва, Люберцы, Домодедово, Королёв, Улан-Удэ, Прокопьевск, Новочебоксарск, Самара, Северодвинск, Армавир, Ижевск, Краснодар, Владимир, Набережные Челны, Орехово-Зуево

Автор статьи. Ответственный за актуальный контент, текст и редактуру сайта. Эксперт по выбору профессии, курсов и профессий с 2016 года. Делюсь личным практическим опытом.

Оцените автора
Блог Романа Семенцова
Добавить комментарий