Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) в Казахстане — Karpov.сourses

Name: Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения) в Казахстане — Karpov.сourses
Price: 89000 RUB
Availability: InStock

Программа «Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в мультидоменной среде.

4 мес. Сертификат Для новичков

Что входит

Уроки в видеоформате Смотрите в удобном темпе, пересматривайте

Практика на реальных задачах Соберёте портфолио из настоящих проектов

Домашние задания с проверкой Закрепляете навык, преподаватель проверяет

Сообщество студентов Поддержка и нетворкинг с одногруппниками

15 часов в неделю Совместимо с работой

Обновлено 22 июля

Программа курса · 16 модулей

01 Погрузитесь в тему Deep Learning. Изучите методы обучения глубоких нейросетей. Получите хорошую базу в области глубокого обучения (DL) для дальнейшего освоения темы на курсе.

02 Поймете принципы сборки нейросети. Научитесь работать с функциями потерь в PyTorch. Узнаете, как выстроить процесс обучения нейронной сети в рамках конвейера глубинного обучения (пайплайна DL).

03 Освоите разные методы оптимизации. Узнаете, что такое эксперименты DL. Научитесь решать задачи классификации табличных данных.

04 Начнете знакомиться с задачами CV. Узнаете, как работать с изображениями, используя нейросети. Изучите концепт GAN.

05 Познакомитесь с задачами NLP (обработка текстов). Поймете, как работать с текстом. Начнете изучение рекуррентных нейросетей.

06 Узнаете, что такое LLM (большие языковые модели) сети, и как с ними работать. Научитесь работать с нейросетью в облаке. Поймете процесс деплоя (развертывания) в DL.

07 Узнаете, чем отличаются задачи обработки текстов от других задач DL. Изучите структуру решения задач обработки текстов. Поймете принципы кодирования слов.

08 Узнаете простейшие методы решения задач классификации и их недостатки. Научитесь решать простейшие задачи классификации.

09 Поймете отличия задач генерации текста от классификации. Изучите устройство n-gram модели и ее недостатки. Узнаете, как устроены рекуррентные сверточные сети.

10 Узнаете все о недостатках RNN и о том, как нивелировать их с помощью LSTM. Освоите различные методы сэмплирования для разных ситуаций.

11 Изучите различные способы уменьшения размеров модели и поймете, как применять их на практике.

12 Узнаете, чем BERT и GPT отличаются от Трансформера. Научитесь решать задачи превода текста.

13 Поймете, чем дообучение лучше обучения с нуля. Узнаете, чем отличаются способы дообучения. Научитесь применять предобученные модели для решения downstream задач (задач, для которых дообучается или используется предобученная модель).

14 Познакомитесь со свойствами больших предобученных моделей. Научитесь дообучивать модели в парадигме PEFT

15 Поймете отличия языкового моделирования от seq2seq задач. Изучите ценность механизма внимания. Вникнете в суть архитектуры трансформера.

16 Поймете причины ограничения длины контекста трансформерных моделей. Изучите способы уменьшения сложности применения модели. Узнаете, какие существуют способы увеличения длины контекста. Научитесь увеличивать длину контекста предобученной модел

Готовы освоить профессию?

Запись и оплата — на сайте школы. За весь курс: 89 000 ₽ РФ

Записаться

Промокоды

1 Нажмите «Получить» — код скопируется, откроется сайт школы · 2 Заполните заявку на сайте школы — это засчитывает скидку · 3 Введите код в поле при оформлении, если поля нет — назовите менеджеру

О школе

Karpov Courses

С 2020 года

Karpov.courses - ваш путь в Data Science. Обучаем с нуля востребованным IT-профессиям и помогаем построить новую карьеру. 89% наших выпускников уже нашли интересную работу.

Все курсы Karpov Courses

Подробнее о курсе

Курс доступен онлайн в Казахстане. В 2026 году специалисты этого профиля востребованы в Алматы, Астане, Шымкенте и других городах. Онлайн-формат позволяет учиться без переезда.

Программа

Полный курс с практическими заданиями. Теоретическая база и актуальные методики. Поддержка преподавателей.

Результат

Профессиональные навыки
Документ об обучении
Возможность работать удалённо

Дистанционный формат удобен для казахстанских слушателей. Разница с московским временем — 2 часа, что комфортно для участия в онлайн-занятиях. Учебные материалы доступны 24/7 из Алматы, Астаны, Шымкента и других городов.

Практические навыки, полученные на курсе, востребованы на казахстанском рынке труда. Работодатели оценивают компетенции, а не юрисдикцию выдавшего документ органа. По окончании вы получаете документ об обучении установленного образца.

Казахстанский контекст

Рынок труда Казахстана активно развивается. Часовой пояс удобен для синхронизации. Все материалы на русском языке. Документ российского образца: уточняйте требования к его признанию.

Онлайн. Учитесь из Алматы, Астаны, Шымкента или любого другого города Казахстана.