Курс «Deep Learning на Catalyst»

Рады сообщить о новом продвинутом курсе по Deep Learning, который DLS делает совместно с командой Catalyst и компанией Тинькофф!

О чем курс?

Цель курса — углубить знания и практические навыки слушателей в нейронных сетях, изучить их применения в Computer Vision, Natural Language Processing, Recommender Systems. Также будут затронуты такие темы, как Metric Learing, GANs, Reinforcement Learning for Recommender Systems. Отдельно будет рассказано про детали запуска нейросетей в production, ускорение и стабилизацию обучения и сжатие моделей.

Основной отличительной чертой курса является то, что практические задания будут целиком сделаны на основе фреймворка Catalyst. Catalyst -- это высокоуровневая библиотека с открытым кодом для обучения нейронных сетей, в которой реализовано множество полезных фичей, отсутствующих в классических библиотеках: Tensorflow, Pytorch, Keras. Слушатели курсов DLS уже сталкивались с этой библиотекой на наших практических занятиях.

Курс обещает быть сложным и очень интересным. Для уверенного прохождения курса будут совершенно необходимы хорошие навыки программирования на Python. Знание высшей математики и опыт создания нейронных сетей будет приятным бонусом.

Разработчики курса

Этот курс мы разработали в непосредственном сотрудничестве с командой библиотеки Catalyst. Курс параллельно читается на кафедре Финансовых технологий Физтех-школы прикладной математики и информатики. Базовой организацией кафедры является компания Тинькофф.

Формат

Курс проводится на платформе Stepik. Также есть официальный репозиторий курса в Github.

Курс рассчитан на 12-14 недель. Каждая неделя будет состоять из лекции и семинара. Также будет 6-7 практических домашних заданий. Дедлайны по домашним заданиям не предусмотрены.

16 сентября на Stepik будет доступна запись первой недели курса. Новые материалы будут появляться каждую неделю.

Для слушателей доступен учебный чат курса в официальном Slack-канале Catalyst под названием #dl-course-2020. Обязательно вступите в этот чат, даже если специально для этого придётся установить Slack. Это действительно стоит того! По нашему опыту, разобраться в таком курсе самостоятельно, без общения с другими слушателями, будет очень сложно.

Курс, конечно же, абсолютно бесплатный.

С нетерпением ждём вас и желаем удачи!