#MachineLearningPrinciples
#NeuralNetworksfundamentals
#DeepLearningwithCNNs

Онлайн курс
AI: from Basics to Transformers

Освойте ключевые навыки в области машинного обучения — от фундаментальных основ ML до их вывода в продакшн и принятия решений в сфере искусственного интеллекта.
Начать обучение

Доступ на 15 месяцев

удобно проходить в своём темпе

30+ занятий

и ещё 4 вспомогательных мини-курса для углубленного понимания:
Math for AI, Python for AI, MLOps, Decision Making in AI

Ежемесячные живые воркшопы

разбор свежих статей от автора курса с обсуждением

Финальный проект

каждый участник создаст нейросеть, которая будет рассказывать сказки для детей
Евгений Разинков
автор курса и основатель школы
  • 10 лет в ML в общей сложности
  • 9 лет преподавания в Казанском (Приволжском) федеральном университете
  • 11 курсов по ML созданных с нуля
  • 35+ выпущенных студентов, защитивших работу в области искусственного интеллекта
  • 30+ успешно завершенных проектов в ML
  • 12 человек в команде
  • 180+ YouTube-лекций по искусственному интеллекту
  • 50 000+ часов материалов просмотрено подписчиками за это время
Как пройдет обучение?

Воркшопы и презентации

Вы изучаете теорию в своем темпе

Домашние задания

Самостоятельно пишете код на основе лекций и подсказок

Практические задания

с автоматической проверкой решения

Соревнования на практике

с другими слушателями на Kaggle

Ежемесячные живые семинары

С разбором научных статей автором курса с обсуждением

Общение и нетворкинг

в общем чате слушателей и экспертов

Финальный проект

с созданием нейросети с нуля и итоговой защиты эксперту
Записаться на курс
Вы пройдете от фундаментальных основ до современных моделей
Machine Learning Principles
Основы машинного обучения. Регрессия, логистическая регрессия, агломеративная кластеризация
Neural Networks fundamentals
Построение нейронных сетей на NumPy для понимания PyTorch
Deep Learning with CNNs
Начиная от VGG и ResNet до Transfer Learning, Retrieval, Segmentation и Weakly supervised localization
Transformers
От базовой архитектуры Transformer и Byte-Pair Encoding до Vision Transformer, с написанием всех моделей с нуля на PyTorch и их интерпретацией
Освоите все вспомогательные навыки
Python for AI
NumPy, Pandas и Cython, визуализация (Matplotlib, Seaborn, Plotly) и базовые функции PyTorch
Math for AI
Основы математики, необходимые для понимания алгоритмов машинного обучения
MLOps
трекинг экспериментов (MLflow, Neptune, Optuna), управление данными (DVC), контейнеризации и деплоя моделей с Docker и FastAPI.
Decision Making in AI
Принятие решений в проектах, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом
Записаться на курс
Тарифы
AI: from Basics to Transformers, light
92 000 RUB
Основной курс без лекций по математике и программированию

Machine Learning Principles

Neural Networks fundamentals

Deep Learning with CNNs

Transformers

Оставить заявку
AI: from Basics to Transformers
125 000 RUB
Основной курс + вспомогательные материалы

Machine Learning Principles

Neural Networks fundamentals

Deep Learning with CNNs

Transformers

+

Math for AI

Python for AI

MLOps

Decision Making in AI

Оставить заявку
Записаться на курс
Заполните форму и начните свой путь в мире машинного обучения
За 2 потока мы выпустили десятки студентов
Их средняя оценка курса — 4,9 из 5 баллов
  • ... По прохождению появляется понимание, что "магии" не существует. Данный курс, не только открывает двери в AI, но и дает практическое умения и способность в понимании модных архитектур и задач, стоящих перед AI сообществом.
    Выпускник 2 потока курса
  • ... Евгений обладает и коммерческим и преподавательским опытом, то есть он может не просто рассказать о деталях под капотом, а сделать это на понятном и доступном языке.
    Выпускник 1 потока курса
  • ... Материал подавался методично с подробным разбором всех аспектов, ответы на вопросы, организация и отзывчивость кураторов на высшем уровне. Однозначно лучший курс по ML на данный момент, спасибо большое за ваш труд!
    Выпускник 1 потока курса
  • ... В русскоязычном сегменте интернета не видел настолько проработанный курс по AI, как здесь. Особенно впечатлил курс по математике, где был дан подробный разбор по сингулярному разложению матрицы (SVD) и PCA. Также впечатлило, что мы реализовали с нуля свои нейронные сети.
    Выпускник 1 потока курса
  • ... Очень понравилось, что вокруг курса образуется комьюнити, которое всегда готово помочь, как и преподаватели курса.
    Выпускник 2 потока курса
Познакомьтесь с курсом бесплатно
Все теоретические лекции по основному курсу вы можете найти на канале Евгения Разинкова.
Изучить лекции