#ГлубокоеОбучение
#ОсновыНейронныхСетей
#Трансформеры

ИИ: от основ до трансформеров

Для тех, у кого есть техническая база и кто хочет понимать ML на уровне фундамента, а не собирать пайплайны из чужих кусков

Разбор с куратором

Скидка для студентов

•

#ГлубокоеОбучение
#ОсновыНейронныхСетей
#Трансформеры

ИИ: от основ до
трансформеров

Для тех, у кого есть техническая база и кто хочет понимать ML на уровне фундамента, а не собирать пайплайны из чужих кусков

Разбор

К концу курса ты напишешь собственную языковую модель, понимая каждый слой, а не просто копируя туториал

Доступ на 15 месяцев

удобно проходить в своём темпе

7000 слайдов

30 разделов, 180 часов
и 4 вспомогательных курса:
Математика для ИИ, Python для ИИ, Управление жизненным циклом МО, Принятие решений в ИИ

Ежемесячные семинары

разбор свежих статей от автора курса с обсуждением

Финальный проект

языковая модель, которую ты пишешь с нуля

Смотреть открытую лекцию

Полное погружение

Бесплатные материалы учат пользоваться. Мы же покажем как всё устроено внутри. После курса ты легко разберёшься, когда что-то сломается или выйдет обновление
Система знаний и практика

От базовой математики до трансформеров, где каждый блок курса опирается на предыдущий. Каждый навык последовательно отрабатывается так, что он точно закрепится
Самостоятельность и автономность

После поверхностных курсов каждая новая технология — это новый курс. После нашего фундаментального подхода ты сам читаешь документацию и статьи и осваиваешь новое без нас

Разбор с куратором

Подойдёт ли мне курс?

Подойдёт, если:
- есть техническая база (образование, разработка, инженерия) и хочешь копнуть до фундамента
- уже пробовал бесплатные курсы и бросал — не хватало системы и глубины
- хочешь не применять готовое, а понимать, как работает, и дальше расти сам
Не подойдёт, если:
- ищешь «войти в ML за выходные» или рецепты «скопировал — запустил»
- не готов разбираться в математике — её тут много

Разбор с куратором

Что ждать от курса?

Мы продумали форматы материалов так, чтобы они сразу находили практическое применение

Внутри основного блока вы найдёте:

Основы машинного обучения

Основы машинного обучения. Регрессия, логистическая регрессия, агломеративная кластеризация

Основы нейронных сетей

Построение нейронных сетей на NumPy для понимания PyTorch

Глубокое обучение со свёрточными нейросетями

Начиная от VGG и ResNet до переноса обучения, поиска по данным, сегментации и слабо контролируемой локализации

Трансформеры

От базовой архитектуры Transformer и Byte-Pair Encoding до Vision Transformer, с написанием всех моделей с нуля на PyTorch и их интерпретацией

Также в подробностях мы поможем вспомнить:

Python для ИИ

NumPy, Pandas и Cython, визуализация (Matplotlib, Seaborn, Plotly) и базовые функции PyTorch

Математика для ИИ

Основы математики, необходимые для понимания алгоритмов машинного обучения

Управление жизненным циклом МО

Трекинг экспериментов (MLflow, Neptune, Optuna), управление данными (DVC), контейнеризации и развёртывание моделей с Docker и FastAPI

Принятие решений в ИИ

Принятие решений в проектах, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом

Разбор с куратором

Вам понадобится документ, подтверждающий обучение (студенческий билет, социальная карта студента и т.п.)

Выберите подходящий тариф:

*вы можете оплатить всю сумму сразу или выбрать удобную помесячную оплату

Есть скидки для студентов!

ИИ: от основ до трансформеров, базовый

Основной курс без материалов по математике и программированию

Основы машинного обучения
Основы нейронных сетей
Глубокое обучение со свёрточными нейросетями
Трансформеры

92000

р.

Разбор с куратором Смотреть открытую лекцию

ИИ: от основ до трансформеров

Основной курс + вспомогательные материалы

Основы машинного обучения
Основы нейронных сетей
Глубокое обучение со свёрточными нейросетями
Трансформеры

+

Математика для ИИ
Python для ИИ
Управление жизненным циклом МО (MLOps)
Принятие решений в ИИ

125000

р.

Разбор с куратором Смотреть открытую лекцию

Познакомьтесь с курсом бесплатно

Все теоретические вебинары по основному курсу вы можете найти на канале Евгения Разинкова

ИИ: от основ до трансформеров

Перейти на канал

Что говорят о нас участники прошлых потоков

... По прохождению появляется понимание, что "магии" не существует. Данный курс, не только открывает двери в ИИ, но и дает практическое умения и способность в понимании модных архитектур и задач, стоящих перед ИИ сообществом.

Участник 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.

Участник 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 МО на данный момент, спасибо большое за ваш труд!

Участник 1 потока курса
... В русскоязычном сегменте интернета не видел настолько проработанный курс по ИИ, 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.

Участник 1 потока курса
... Очень понравилось, что вокруг курса образуется сообщество, которое всегда готово помочь, как и преподаватели курса.

Участник 2 потока курса

Евгений Разинков

автор и спикер курса

Основатель и генеральный директор scented.ai
Сооснователь и директор по науке Pr3vision Technologies
Руководитель направления ИИ Yokey.pro

Кандидат физ.-мат. наук, доцент кафедры мат.статистики Института математики и механики Казанского Федерального Университета.

Автор 10+ курсов по МО и основатель магистратуры по машинному обучению и компьютерному зрению в Казанском Федеральном Университете

ИИ: от основ до трансформеров

ИИ: от основ дотрансформеров

Доступ на 15 месяцев

7000 слайдов

Ежемесячные семинары

Финальный проект

Евгений Разинков

ИИ: от основ до
трансформеров