Основы программирования от Яндекс Практикум

Брал курс с дополнительной специализацией по компьютерному зрению. Курс состоял из 8 спринтов, каждый спринт длился по 2 недели. По нагрузке выходило от 20 до 40 часов на спринт. Совмещал с работой, было непросто, но реально.<br><br>В первой части курса (первые 4 спринта) были изучены основы DL, рекуррентные сети, сверточные сети и работа с текстовыми данными. Помимо классического подходов изучались и современные модели с механизмами внимания, которые включали обработку текста.<br><br>Вторая часть курса была посвящена углублению в задачи компьютерного зрения: решались задачи по object detection, сравнению подходов, сегментация изображения, генерация изображений и визуальные детекторы.<br><br>И в конце каждого спринта давался проект, который проверялся человеком, который давал обратную связь. Причем задания проверялись максимально оперативно, в среднем, я получал ответ по проверке через 2-3 часа, причем отправлял в самое разное время. Как-то в 2-3 часа ночи отправил проект, и уже в 4 часа утра (!) проект был проверен. Привет, проверяющему преподавателю Кириллу)<br><br>Теория в курсе организована в виде текста, квизов и задач. Сначала удивил данный формат, ведь раньше всегда встречал курсы, где преимущественно были лекции в формате видео. Однако мне такой формат показался даже удобным, по ощущениям, так лучше запоминается. Еще понравилось, что задания были вплетены в изучение каждой темы, удавалось сразу закреплять практику. Задачи, которые были вплетены в конспект проверялись самостоятельно и во встроенном компиляторе. Удобно, что быстро можно провериться и не тратить время на подгонку ответа в автоматической системе. В других курсах были проблемы с тем, что из-за различий версий библиотек просто не сходился ответ, из-за чего тратилось кучу времени. Валидность задания также можно было бы проверить самостоятельно через встроенную LLM, которая давала обратную связь и вносила корректировки.<br><br>Также прикольной фишкой является то, что есть их LLM, которая быстро может пояснить некоторые сложные фрагменты в тексте.<br><br>Важным моментом курса является, что у вас должны быть базовые знания по методам классическим машинного обучения, ну и соответственно навыки программирования в Python.<br><br>Для решения вычислительно сложных задач от курса предоставляется виртуальная машина (ВМ), к которой довольно удобно подключаться в среде разработки. ВМ дается на 8 часов, этого времени должно вполне хватать. Но, если у вас довольно мощный ПК с GPU на 8+гб VRAM, то ВМ вам, скорее всего, не понадобиться, еще удобнее проходить курс на ОС Linux (Ubuntu/Debian), так как некоторые библиотеки работают только под Linux.<br><br>Курс мне понравился, несмотря на то, что довольно много времени занимало обучение, мне даже немного грустно, что курс закончился. Обучение оставило положительные эмоции. Что для меня важно, что курс ощущался живым: обсуждения со студентами, регулярные ответы на вопросы от кураторов, оперативные ответы от преподавателей по сложным вопросам в чате.