трекинг экспериментов (MLflow, Neptune, Optuna), управление данными (DVC), контейнеризации и деплоя моделей с Docker и FastAPI.

Темы

  • data version control (dvc)
  • experiments tracking (Neptune.ai/MLflow)
  • model engineering: hyperparameters tuning (Optuna)
  • data management (ClickHouse)
  • data processing manipulations (Plotly Dash, Streamlit)
  • prepare model for production (TorchScript, ONNX)
  • deployment tools (Docker, FastAPI)
  • server deployment and configuration (NGINX)

Рекомендация по уровню подготовки

Основы Git

Основы ООП

Основы SQL

Знание Python

Знание PyTorch

Практика

  • работа с кодом по TODO-шаблонам и готовым решениям
  • часть вебинаров проходит в формате live coding
Курс читают
  • PhD, CSO at Pr3vision Tech, CEO scented.ai
    Евгений Разинков
  • ML Engineer в scented.ai
    Камиля Харисова
  • ML Engineer
    Полина Чванова
Информацию о порядке оказания услуг и возврате средств можно найти в FAQ и в договоре-оферте:
Отзывы о курсах
Хочу сказать спасибо за курсы и порекомендовать их.

Я начал свой путь с лекций Евгения, доступных на YouTube.
Смотря их, я подумал:
"Воу, вот это круто! На таком уровне я хочу разбираться."
Когда Евгений объявил о старте курсов, я немедленно присоединился.

Я думаю, курс подойдет всем, кому интересно понять, как работают трансформеры (и сверточные сети тоже) на самом деле — не на уровне фреймворков, а прямо на уровне математики и алгоритмов. Все эти кроссэнтропилоссы, свертки, аттеншены, лэернормы и прочие дропауты были деконструированы до косточек и подробно рассмотрены.

Качество практических заданий великолепное, видно, что проделала титаническая работа по разметке всех этих "TODO" в коде, чтобы мы могли поэтапно решать задачи. Спасибо вам за консультации по коду, советы и наставления. Сказать, что вы выкладывались по полной — ничего не сказать.

Курс очень насыщенный, мы обсуждали огромное количество деталей и интересных нюансов. На самостоятельное постижение ушли бы, наверное, годы. Горы теории и практики. Поэтому для максимального эффекта курс требует вовлеченности. Но это того стоит: когда видишь, как твой трансформер произносит свои первые когерентные слова, радуешься, будто это твой ребенок.
В русскоязычном сегменте интернета не видел настолько проработанные материалы по AI, как здесь.
Особенно впечатлил курс по математике, где был дан подробный разбор по сингулярному разложению матрицы (SVD) и PCA. Также впечатлило, что в рамках курса нейронные сети предлагается реализовать с нуля, используя только библиотеку Numpy, а уже после этого используя библиотеку PyTorch.
В общем, очень советую эти курсы, если заинтересованы серьезно разобраться в трансформерах.
О своем решении принять участие я не пожалел, и если бы существовала машина времени, которая перенесла бы меня в момент, когда я принимал решение об участии, то я бы повторил свой выбор.

Желаю курсам развития, и буду очень ждать появления новых материалов.

Отмечу некоторое уникальное преимущество данных курсов перед другими - Евгений обладает и коммерческим, и преподавательским опытом, то есть он знает, какие реальные задачи приходится решать, и может качественно объяснить, почему тот или иной подход для решения этой задачи работает или не работает. То есть он может не только рассказать о деталях под капотом, но и сделать это на понятном и доступном языке.

Общаясь с другими участниками, увидел, что некоторые одновременно проходят курсы на сторонних платформах и отмечают, что там слишком большой акцент делается на работе с Python/Pandas. Мне показалось, что в курсах Евгения в этом вопросе найден идеальный баланс.

Чего не хватило?!
1) Комьюнити по созданию профессиональных перспектив:
Видел что иногда в чатах возникали вопросы, выходящие за рамки курсов, и участники пытались помочь друг другу - это здорово!
Но можно было бы пойти дальше - помогать друг другу в поиске работы, организовывать стартапы. Думаю для этого нужно больше времени и условия, чтобы комьюнити развивалось и чтобы каждый участник знал основной профиль других участников.

2) Дополнительные материалы:
После завершения просмотра материалов по определенной теме хотелось бы видеть короткий список литературы (1-5 источников). Это могут быть книги, блоги, видеозаписи, статьи и другие материалы, в которых можно углубиться в тему или ознакомиться с материалами "смежных" тем.

3) Меньшая нагрузка:
Просмотр курсов мог занимать 3 вечера в неделю (иногда по 4 часа за вечер). Очень тяжело на выходных дополнительно работать над практическими задачами, выполнил одну или две (на каждую ушло 10-20 часов). Возможно было бы хорошей идеей подготовить "упрощенный" вариант практики, который требовал бы 5 -10 часов в неделю. Тем не менее я восхищен участниками, которые смогли проделать все практические задачи!
Небольшая предыстория.
В целом скептически отношусь к онлайн-курсам, потому что часто они скорее нацелены на большое количество продаж, а не на полезность продаваемых материалов, да и почти все есть в интернете в открытом доступе.

Про курсы я узнал на ютуб канале Евгения, где смотрел его курс "AI: от основ до трансформеров". Наверно мне очень понравилось, как Евгений рассказывает про алгоритмы, и в целом у меня было желание закрепить базу по ML, поэтому решил записаться на его курсы.
У меня уже был кое-какой опыт в ML/DL, но мне не хватало конкретно практики и четкого представления, в каком направлении двигаться. В целом за этим я на курсы и пошел. Ну и конечно за возможностью пообщаться вживую с Евгением.

Спасибо за ваш труд и время! Получились очень крутые и объемные курсы, которые дают всю необходимую базу, чтобы начать разбираться в ML/Dl и обучать свои модели, и самостоятельно дальше развиваться в этом направлении. Также с другими слушателями постепенно формируется AI-комьюинити, что само по себе круто.

Не сказал бы, что курсы подходят совсем новичкам, которые ничего не знают про ML/DL или программирование, сроки очень сжатые, но на курсах дается достаточно информации, чтобы разобраться во всем. В целом какой порог вхождения на сайте был написан, такой и нужен.
Для себя отметил очень хорошую обратную связь и большую заинтересованность объяснить и помочь разобраться, а также постоянный контакт со слушателями.

Как первопроходец еще раз говорю вам спасибо за ваши труды и желаю удачи!
Это были замечательные и невероятно насыщенные курсы. Было сложно, но очень интересно. Архитектура, математика, история, практика, МЛОПС - все было на высшем уровне. Материал подается с безумным энтузиазмом и отдачей на 110%. В меня как в Матрице загрузили огромный объем данных за короткий срок, и теперь я как Нео могу сказать "Я знаю кунг-фу".
Отличные курсы, названия соответствуют наполнению. По мере прохождения появляется понимание, что "магии" не существует. Данный курс не только открывает двери в AI, но и дает практику и способность понимать модные архитектуры и задачи, стоящие перед AI сообществом. Всячески рекомендую и жду продолжение.
В целом курс отлично оформлен и выполняет поставленные цели: материал подавался последовательно, с подробным разбором всех аспектов, Ответы на вопросы, организация и отзывчивость были на высшем уровне. Однозначно лучшие курсы по ML на данный момент, спасибо большое за ваш труд!
Вы проделали огромную работу, курсы очень сильные и насыщенные, я разобрался в архитектурах нейронных сетей и в принципе их работы на глубоком уровне.