Connect with us

Обучение

Как изучить Deep Learning за 6 месяцев

За шесть месяцев возможно понять, изучить и начать работать с такой областью, как глубокое обучение. В этой статье – подробный план действий для тех, кто желает научиться работать с Deep Learning.

Анна Гуляева

Опубликовано

/

     
     

Требования

  • вы должны быть готовы уделять обучению от 10 до 20 часов в неделю следующие полгода;
  • у вас должны быть навыки программирования, потому то вам надо будет научиться работать с Python и облачными вычислениями (опыт самого Python и облачных вычислений не нужен);
  • базовое знание математики;
  • компьютер с доступом в интернет.

Шаг 1

Мы учимся вождению на практике, а не при помощи изучения работы сцепления и двигателя внутреннего сгорания (по крайней мере, не в самом начале). Мы будем придерживаться того же подхода и с глубоким обучением.

Пройдите курс Practical Deep Learning for Coders. Он займет у вас 4–6 недель. В этом курсе надо будет запускать код в облаке. В Google Colaboratory есть бесплатный доступ к GPU. Другие варианты — Paperspace, AWS, GCP, Crestle и Floydhub. Все они достаточно хороши. И не нужно создавать собственный сервер.

Шаг 2

Пора узнать некоторые основы. Изучите математический анализ и линейную алгебру. Хороший обзор матанализа представляет из себя Big Picture of Calculus. Линейную алгебру можно изучить по курсу Гилберта Стренга на OpenCourseWare от MIT. Как только вы закончите с этими двумя курсами, прочитайте Matrix Calculus for Deep Learning.

Шаг 3

Пришло время пройти все пять курсов в специализации глубокого обучения на Coursera. Вам нужно будет заплатить, чтобы получить оценку знаний. Но это того стоит. С вашим бэкграундом вы должны, в идеале, заканчивать по одному курсу каждую неделю.

Шаг 4

Закончите финальный проект. Здесь вы должны выбрать библиотеку глубокого обучения (Tensorflow, PyTorch, MXNet) и создать решение любой проблемы с нуля. Первые три шага должны были дать вам понимание применения глубокого обучения и твердый фундамент для дальнейшей работы. Создание проекта с нуля позволяет лучше освоить инструменты.

Шаг 5

Пройдите вторую часть курса на fast.ai — Cutting Edge Deep Learning for Coders. Этот курс затрагивает более сложные темы, и вы сможете читать последние исследования в этой области.

Каждый из шагов должен занять от 4 до 6 недель. Примерно через 26 недель у вас будет солидный фундамент в глубоком обучении, если вы будете следовать этому плану.

Глубокое обучение: что дальше?

Пройдите Стэнфордские курсы CS231n и CS224d. Это отличные курсы для изучения компьютерного зрения и обработки естественного языка, соответственно. И прочитайте книгу, которая даст вам ещё большее понимание темы.

 

Комментарии
Если вы нашли опечатку - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.
Advertisement
Click to comment

You must be logged in to post a comment Login

Leave a Reply

Новости

Google запустил “Академию успешных приложений”

Google открыл новую e-learning платформу «Академия успешных приложений».

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

В ней представлены уроки по созданию, тестированию и росту мобильных приложений, рассказывают о лучших практиках и особенностях работы с Play Console.

Сейчас в Академии 10 курсов с короткими (5-15 минут) интерактивными уроками. По результатам учебы вы сможете пройти тесты и получить официальный бейдж от Google.

Сайт Академии: https://playacademy.exceedlms.com/.

Комментарии
Продолжить чтение

Обучение

От данных к действиям с Airbnb Plus

История Data Science-интерна, который провел лето в Airbnb.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

Стажировки – это одна из самых сильных и важных вещей для студентов. Они позволяют вам за 3 коротких месяца многому научиться и кратно вырасти в опыте. Помимо этого, стажировки помогают налаживать связи, улучшают навыки работы в команде и позволяют научиться ориентироваться в организациях.

Этим летом Габриэль Сикуэйра прошел стажировку по Data Science в новой команде Airbnb Plus. В этой статье он отвечает на некоторые распространенные вопросы о Data Scientists в Airbnb и проливает некоторый свет на то, что действительно делает стажер в Больших Данных.

 

Комментарии
Продолжить чтение

App store optimization

Бесплатный курс “ASO для начинающих” от ASOdesk

ASOdesk запустил новый Email курс «ASO для начинающих», где собрана вся полезная информация, накопленная специалистами компании за годы работы.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

Курс состоит из 10 уроков – от базовых понятий “Что означает ASO оптимизация?” до тонкостей “Как увеличить конверсию?”. В практической части курса авторы сосредоточились на самой платформе ASOdesk – как работать с ней, как оптимизировать рабочее время для сбора семантики, также обратим внимание на другие тонкости системы.

В конце каждого урока есть небольшой тест, чтобы проверить полученные знания от урока. В конце курса будет окончательное тестирование на знания материала всего курса.

Участники курса получат корпоративный сертификат. Кроме того – 50% скидку на первую подписку системы ASOdesk!

Весь курс состоит из следующих уроков:

  1. Что такое ASO оптимизация?
  2. Словарик ASOшника
  3. Алгоритмы ASO
  4. Как начать работу с ASO?
  5. Как создать семантическое ядро?
  6. Локализация
  7. Обзор конкурентов
  8. Оптимизация iOS
  9. Оптимизация Android
  10. Как увеличить количество конверсий?

На данный момент все материалы доступны на английском языке. Курс будет постоянно пополняться, планируется привлечение еще авторов и локализации на другие языки, подписывайтесь и будьте всегда в курсе изменений и актуальных материалов

 

Комментарии
Продолжить чтение

Новости

Обучающий курс “Менеджер продукта” в Нетологии

В Нетологии проходят эксклюзивные образовательные курсы в сотрудничестве с Рамблером и при поддержке факультета коммуникации, медиа и дизайна НИУ ВШЭ.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

Курс «Product Manager»/«Менеджер продукта» стартует 4 октября и продлится 4 месяца.

На курсе вы научитесь:

  1. Планировать работу над продуктом от создания стратегии развития и бизнес модели проекта до управления бэклогом;
  2. Исследовать пользователей — выявлять целевую аудиторию, понимать ее потребности и учитывать особенности взаимодействия с продуктом;
  3. Анализировать сервис — определять ключевые продуктовые метрики, настраивать системы аналитики, оптимизировать воронку продаж и улучшать клиентский опыт;
  4. Находить и тестировать продуктовые гипотезы, быстро принимать решение о запуске новых фич, создавая актуальные и удобные сервисы;
  5. Управлять командой и ресурсами, грамотно оценивать и прогнозировать ресурсы, доносить свои идеи и эффективно выстраивать работу в команде.

Выберите ваш формат обучения (онлайн или оффлайн в Кампусе Рамблера) и запишитесь здесь: http://netolo.gy/eCY.

Комментарии
Продолжить чтение

Реклама

Наша рассылка

Нажимая на кнопку "Подписаться" вы даете согласие на обработку персональных данных.

Вакансии

Популярное

X
X

Спасибо!

Теперь редакторы в курсе.