Нейронные сети на Python

Категории слушателей

Руководители.

Цель программы

Получение практических навыков: решение задач классификации, распознавания образов, обработки текста и аудио, включая большие языковые модели (LLM), обучение нейронной сети и ее интеграция с другими программными алгоритмами.

Краткое содержание

Введение в нейронные сети. Работа с табличными данными. Контрольные задания. Обработка изображений и решение задач компьютерного зрения. Контрольные задания. Задачи обработки текстовых данных. Контрольные задания. Большие языковые модели. Создание чат-бота на основе открытой модели. Контрольные задания. Основы работы с аудиоданными. Автоматизация речевой аналитики через пайплайн транскрипции и суммаризации речи. Подготовка моделей перед использованием. Встраивание моделей машинного обучения в программные решения. Разработка микросервисов для инференса ML-моделей через REST API.

Требования к кандидатам:

Для успешного прохождения курса необходимы знания по основам языка Python.