Разработчик нейронных сетей: кто это, обязанности, зарплаты и как им стать в 2023 году. Обзор профессии.

Кто такой разработчик нейронных сетей?

Разработчик нейронных сетей — это специалист, который создает искусственные нейронные сети для различных прикладных задач. Должность можно назвать по-разному: программист-разработчик нейросетей, дизайнер нейросетей.

Что делают разработчики нейронных сетей и чем занимаются?

Обязанности, например, на одной из вакантных должностей:

• Разработка программного обеспечения на основе алгоритмов компьютерного зрения и развитие существующего программного обеспечения
• Интеграция алгоритмов в существующую программную платформу системы видеонаблюдения
• Взаимодействие с командами тестирования, анализа и технической поддержки

Что должен знать и уметь разработчик нейронных сетей? 

Требования к разработчикам нейросетей:

• знание популярных архитектур нейронных сетей, используемых в компьютерном зрении, и понимание метрик для оценки качества сетевых прогнозов
• работа с PyTorch и tensorflow
• хорошее владение питоном
• возможность использования git, dvc
• владение линукс

Востребованность и зарплаты разработчиков нейронных сетей

Сейчас на сайте поиска работы 102 вакансии, и спрос на разработчиков нейросетей растет с каждым месяцем.

Количество вакансий с указанной зарплатой разработчика нейросетей по всей России:

• от 70 000 руб. — 32
• от 125 000 руб. — 22
• от 180 000 руб. — 16
• от 235 000 руб. — 7
• от 290 000 руб. — 5

Вакансии с указанным уровнем дохода в Москве:

• от 115 000 руб. — 9
• от 190 000 руб. — 5
• от 345 000 руб. — 2
• от 420 000 руб. — 1

Вакансии с указанным уровнем дохода в Санкт-Петербурге:

• от 200 000 руб. — 1

Как стать разработчиком нейронных сетей и где учиться?

Варианты обучения нейросетевого разработчика с нуля:

• Самостоятельное обучение — всевозможные видео на YouTube, книги, форумы, туториалы и т д. Плюсы — дешево или очень доступно. Недостатки — нет последовательности, самообучение может быть малоэффективным, приобретенные навыки могут не потребоваться работодателю;
• Онлайн обучение. Вы можете пройти курс на одной из образовательных платформ. Такие курсы рассчитаны на людей без специальной подготовки, поэтому подойдут большинству людей. Обычно упор в онлайн-обучении делается на практику — это позволяет быстро пополнить портфолио и устроиться на работу сразу после обучения.

Ниже представлен обзор 15+ лучших онлайн-курсов.

15+ лучших курсов для обучения разработчика нейронных сетей: подробный обзор

1 место. Курс «Обучение нейронным сетям и Deep Learning для разработчиков» — SkillFactory

https://skillfactory.ru/nejronnye-seti-deep-learning

Цена: 41 400 рублей или рассрочка на 12 месяцев

Курс проведет вас от аренды сервера с графическим процессором, подходящего для глубокого обучения, до создания полной рабочей модели для компьютерного зрения, анализа естественного языка и систем рекомендаций.

Программа курса

1. Введение в искусственные нейронные сети
   Создание нейронной сети для распознавания рукописных чисел в Python
2. Фреймворки глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
   Мы создаем модель распознавания изображений на основе набора данных FashionMNIST и фреймворка Keras
3. Сверточные нейронные сети
   Распознавайте изображения в наборе данных CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети
4. Оптимизация нейронной сети
   Улучшить скорость и производительность сетей для случая предыдущего модуля
5. Трансферное обучение и тонкая настройка
   Дальнейшее обучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений
6. Обработка естественного языка (NLP)
   Создание нейронной сети для распознавания рукописных чисел в Python
7. Сегментация и обнаружение объектов
   Мы проектируем нейронную сеть для сегментации и обучаем нейронную сеть решению задачи обнаружения
8. Обучение с подкреплением
   Создаем агента для игры в Pong на основе алгоритма DQN
9. Что будет дальше? Расширенные нейронные сети
   Мы познакомимся с другими областями использования нейронных сетей. Мы создаем нейронную сеть GAN для генерации изображений.

Преимущества курса:

• Чтобы научиться глубокому обучению, вам необходимо знание Python и базовое понимание машинного обучения. Курс предназначен для людей, решивших углубить свои знания в области компьютерных наук.
• Обучение на курсе направлено на отработку практических навыков программирования глубоких нейронных сетей. Используйте возможности машинного обучения для решения бизнес-задач!
• Курс обеспечит полное понимание алгоритмов и знание необходимых библиотек при использовании Deep Learning.

2 место. Курс «Факультет искусственного интеллекта» — GeekBrains

https://gb.ru/geek_university/data-science

Стоимость: Рассрочка на 36 месяцев — от 2 612 ₽/мес

После окончания обучения вы сможете работать по следующим специальностям:

• Специалист по данным
• Аналитик данных
• Инженер по машинному обучению
• Специалист по компьютерному зрению
• Специалист по НЛП.

Программа обучения:

Учебный курс

• Видеокурсы: как учиться эффективно
• Основы математики
• Основы программирования
• Основы Python
• Базовый курс.

I кв. Программирование
Узнайте, как работать в Linux и создавать серверы в облачных сервисах AWS, искать информацию и основные операции с файлами, а также отслеживать операции сервера. Научитесь использовать язык запросов SQL, создавать и оптимизировать сложные запросы. Основные библиотеки Python, предназначенные для информатики: Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn.

• Встреча декана со студентами
• Основы Python
• Рабочая станция
• Реляционные базы данных и основы MySQL
• Библиотеки Python для науки о данных: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn.

II квартал. Сбор данных и статистические исследования
Ознакомьтесь с теорией вероятностей и математической статистикой. Узнайте, как выполнять корреляционный, дисперсионный и регрессионный анализ. Научитесь работать с сервисами RESTful/SOAP, форматами XML и JSON в Python, а также ознакомьтесь с особенностями открытых данных (OpenData).

• Библиотеки Python для науки о данных: продолжение
• Методы сбора и обработки данных из Интернета
• Введение в исчисление
• Теория вероятностей и математическая статистика.

III квартал. Математика для специалистов по данным
Рассмотрим математические аспекты алгоритмов, используемых в науке о данных: линейная и логистическая регрессия, градиентный спуск, ближайшие соседи, кластеризация, деревья решений, случайный лес, повышение градиента. Понять, как работают алгоритмы на математическом уровне.

• Линейная алгебра
• Алгоритмы анализа данных

IV квартал. Машинное обучение
Мастер Python: от основ программирования до автоматизации, сбора, обработки, анализа и визуализации данных.

• Машинное обучение в бизнесе
• Рекомендовать системы
• Видеокурс от Мегафон + курсовой проект.

V квартал. Нейронные сети
Узнайте, как решать проблемы Macne Learning с данными социальных сетей, геоданными, графиками и нейронными сетями. На практике ознакомьтесь с фреймворками для разработки нейросетей: Tensorflow, Keras, PyTorch.

• Введение в нейронные сети
• Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей.

VI квартал. Задачи с искусственным интеллектом
Изучите передовые архитектуры сверточных нейронных сетей, обработку естественного языка и компьютерное зрение.

• Введение в обработку естественного языка
• Глубокое обучение в компьютерном зрении

II квартал. Специализация
Изучите платформу PyTorch и погрузитесь в компьютерное зрение и обработку естественного языка.

• Введение в компьютерное зрение от Nvidia
• Фреймворк PyTorch для разработки искусственных нейронных сетей
• Введение в обработку естественного языка

Курсы вне квартала. Предметы с индивидуальным выбором даты начала

• Подготовка к поиску работы
• История развития искусственного интеллекта
• Алгоритмы и структуры данных в Python
• Введение в высшую математику
• Анализ спортивных данных. Платформа Kaggle
• Язык R для анализа данных
• Визуализация данных в таблице
• Сверточные нейронные сети в компьютерном зрении.

Вы получите диплом о профессиональной переподготовке.

3 место.Курс «Deep Learning» — OTUS

https://otus.ru/lessons/dl-basic/

Стоимость: нет информации

Что вам даст этот курс:

• Повторим с вами необходимые разделы математики: теорию информации, теорию вероятностей, линейную алгебру и основы анализа.
• Мы изучим основные библиотеки машинного обучения и фреймворки, работающие с нейросетями: от NumPy до TensorFlow.
• Мы будем решать классические задачи глубокого обучения во всех основных областях: компьютерное зрение, обработка естественного языка, обучение с подкреплением, генеративные сети».

После прохождения курса:

• Вы сможете пройти собеседование на должность младшего инженера по глубокому обучению;
• Узнайте, как решать задачи машинного обучения с помощью нейронных сетей, такие как генерация рукописных цифр, самообучающийся бот крестики-нолики, классификация изображений и т д;
• Вы будете знать теорию, необходимую для прохождения продвинутых курсов.

Программа обучения

Модуль 1: Предпосылки

• Тема 1. Обзорная сессия
• Тема 2. Градиентный спуск. Математика
• Тема 3. Градиентный спуск. Заключение
• Тема 4. Нампи
• Тема 5. PyTorch
• Тема 6. TensorFlow
• Тема 7. Рассылки и информация

Модуль 2. Нейронные сети

• Тема 8. Взрыв и распад градиентов
• Тема 9. Регрессия журнала на pytorch
• Тема 10. Линейная регрессия на TensorFlow
• Тема 11. Переобучение и регуляризация
• Тема 12. Автокодирование
• Тема 13. Вариационный автоэнкодер
• Тема 14

Модуль 3: Глубокое обучение

• Тема 15. Сверточные сети. Классификация МНИСТ
• Тема 16. Сверточные сети, тонкая настройка
• Тема 17. Методы сетевой оптимизации: обрезка, блендинг, квантование
• Тема 18. Обучение с подкреплением. Q-обучение для TicTacToe
• Тематические генеративные состязательные сети (GAN)
• Тема Рекуррентная сеть
• Тема 21
• Тема 22. Графовые модели

Модуль 4. Модуль проекта

• Тема 23. Выбор темы и организация проектной работы
• Тема 24. Консультация по проектам и домашним заданиям
• Тема 25. Охрана инженерных работ.

Дипломная работа

Курс предусматривает защиту проекта. Это генеративная модель для создания текста заданного стиля или изображений заданной темы.

Работа над проектом ведется поэтапно:

1. Выбор предмета.
2. Сбор и подготовка соответствующих данных.
3. Создайте и обучите генеративную модель.

Проект выполняется программистом в течение двух недель после прохождения курса. Готовое решение должно включать в себя код модели и ее обучение на Python, описание архитектуры модели, отчет об обучении модели и примеры генерации.

Курс «Data-science и нейронные сети для новичков» — Университет искусственного интеллекта

https://neural-university.ru/kurs_neural_light

Цена: 39 900 ₽ — 154 900 ₽

Программа обучения:

Основы Python

1. Синтаксис
2. Нампи
3. Часть 1
4. Часть 2
5. Matplotlib и Seaborn
6. Функции и модули

Базовая математика

1. Матрицы и функции
2. Множества, бинарная логика, комбинаторика
3. Теория вероятностей и статистика. Часть 1
4. Теория вероятностей и статистика. Часть 2

Нейронные сети

1. Введение в нейронные сети
2. Полностью подключенные сети, обучающие и тестовые наборы
3. Сверточные нейронные сети
4. Обработка текста с помощью нейронных сетей
5. Рекуррентные нейронные сети и одномерные сверточные сети для обработки текстов
6. Нейронные сети для решения задачи регрессии
7. Полностью связанные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
8. Прямые и сверточные нейронные сети для обработки аудиосигналов
9. Автоэнкодеры
10. Вариационные автоэнкодеры, генеративные модели на основе автоэнкодеров
11. Генеративные состязательные сети
12. Введение в генетические алгоритмы
13. Генетические алгоритмы обучения нейронных сетей
14. Сегментация изображения
15. Алгоритмы для кластеров данных
16. Обучение с подкреплением
17. Генерация текста
18. Сегментация текста
19. Обнаружение объекта
20. Распознавание речи

Интеграция в производство

1. Описание основных источников данных
2. Варианты хранения данных (структурированные, неструктурированные, бинарные)
3. Типы хранения данных
4. Методы получения данных из исходных систем
5. Веб-скрапинг
6. Вторая и третья нормальные формы
7. Структура данных «ключ-значение
8. Форма данных
9. Марш данных
10. Инструменты для построения моделей данных.

Курс «Data Science. Уровень 3: Нейронные сети» — Московский Государственный Технический Университет им. Н.Э. Баумана

http://edu.bmstu.ru/napravleniya-obucheniya/biznes-analitika/datascience3

Цена: 39 450 ₽

Ты выучишь:

• Работа с библиотекой Keras
• Работа с полносвязной нейронной сетью
• Решайте задачи с помощью сверточных нейронных сетей
• Решайте задачи с классификацией, регрессией и временными рядами
• Внедрение нейронных сетей в производство.

Программа курса:

1. Введение в библиотеку Keras

• Глубокое обучение.
• Микросервисы для глубокого обучения.
• Назначение Кераса.
• Основной функционал.
• Установка и настройка.
• Методы написания нейронных сетей.
• Основные разделы библиотеки.
• Двумя основными типами моделей являются последовательная модель и модель класса.
• Создать в Керасе.

1. Архитектуры нейронных сетей: плотные слои (полностью связанные)

• Понятие нейронной сети. История развития.
• Решаемые задачи.
• Полностью связанные нейронные сети Плотные слои (персептрон).
• Анализ кода, решение проблем с использованием полносвязной нейронной сети.

1. Архитектуры нейронных сетей: конверсионные слои (сверточные)

• Сверточные нейронные сети.
• Проблемы с распознаванием изображений.
• Архитектура сверточной нейронной сети.
• Анализ кода — решение задач распознавания изображений с помощью сверточных нейронных сетей.

1. Архитектуры нейронных сетей: вычисления и функции потерь. Проблема переобучения

• Расчеты и функции потерь.
• Проблема переподготовки.
• Вычисления, используемые в нейронных сетях и функциях потерь.
• Оптимизаторы.
• Понятие о переподготовке и пути решения проблем переподготовки.

1. Решение задач с использованием нейронных сетей: Классификация

• Классификация.
• Решение задач классификации с помощью нейронных сетей.

1. Решение проблем с помощью нейронных сетей: регрессия

• Решение задач регрессии с помощью нейронных сетей.

1. Решение задач с помощью нейронных сетей: прогнозирование временных рядов

• Прогнозы временных рядов.
• Проблемы временных рядов, трудности и решения.
• Характеристики разделения обучающей и тестовой выборок.
• Проанализируйте код и решите задачу прогнозирования временных рядов с помощью нейронных сетей.

1. Решение задач с помощью нейронных сетей: обработка звука с помощью нейронных сетей

• Особенности работы со звуком.
• Аудио параметризация.
• Архитектуры нейронных сетей.
• Разбор кода и решение задачи классификации аудиофайлов.

1. Решение задач с помощью нейронных сетей: классификация изображений

• Проблема сегментации изображения.
• Трудности, области использования.
• Качественные измерения.
• Разбивка кода — сегментация изображения для автопилота.

1. Решение задач с помощью нейронных сетей: Внедрение в производство

• Особенности внедрения нейронных сетей в производство.

1. Построение модели нейронной сети и внедрение ее в производство

• Обучение нейронной сети — классификация изображений.
• Создание веб-приложения.
• Загрузка на хероку.

Курс «Нейронные сети на Python» — ООО «УЦ «Коммерсант»

https://python-school.ru/courses/pynn-introduction-to-neural-nets/

Цена: 36 000 ₽

В курсе представлены прикладные основы самого популярного метода машинного обучения, включая всю необходимую теорию и практику в этой области искусственного интеллекта. Программа рассматривает математическую основу современных нейросетевых алгоритмов.

 Курс содержит базовые задачи, которые можно решить с помощью нейросетевых методов: классификация изображений и другие прикладные кейсы распознавания изображений. Большое внимание уделяется практическому решению задач с использованием нейросетевых методов в Python. Курсы по нейронным сетям также содержат материал по использованию сверточных нейронных сетей в производстве, включая обучение нейронной сети и ее интеграцию с другими программными алгоритмами.

На практике вы создадите свою собственную нейронную сеть, решая задачи классификации с помощью этой модели машинного обучения.

В результате освоения программы курса вы овладеете базовыми навыками создания веб-сервисов на основе нейронных сетей и сможете выбрать оптимальную архитектуру нейронной сети под конкретную бизнес-задачу.

Программа курса:

1. Простейшие нейронные сети

• Теоретическая часть: основные понятия; классификация задач, решаемых с помощью методов машинного обучения; типы данных, понятие набора данных; полносвязные нейронные сети.
• Практическая часть: анализ первичного набора данных, предварительная обработка данных, построение полносвязной нейронной сети.

1. Математическая основа нейронных сетей

• Теоретическая часть: метрики производительности нейронной сети, градиентный спуск, алгоритм обратного распространения ошибки, эффект переобучения.
• Практическая часть: тонкая настройка нейронной сети на примере задачи классификации изображений.

1. Сверточные нейронные сети

• Теоретическая часть: параметры сверточных нейронных сетей, предварительно обученных нейронных сетей.
• Практическая часть: использование предварительно обученных нейронных сетей на примере задачи классификации изображений.

1. Разрешение дела: «Классификация изображений”

• Теоретическая часть: построение набора данных, фильтрация и предварительная обработка данных.
• Практическая часть: разрешение дела.

1. Использование нейронных сетей в производстве

• Теоретическая часть: сериализация/десериализация объектов в Python, фреймворке Flask.
• Практическая часть: создание веб-сервиса на фреймворке Flask.

Курс «Искусственные нейронные сети» — Стандарт IT

https://standart-itdpo.ru/courses/iskusstvennye-nejronnye-seti/

Цена: 26 000 ₽

ПРОГРАММЫ ОБУЧЕНИЯ:

1. Введение в искусственные нейронные сети

• Современное использование нейронных сетей. Основная цель.
• Типы нейронных сетей: прямое распространение, свертка, рекуррентные, генеративные и другие архитектуры
• Обучение нейронных сетей

1. Фреймворки глубокого обучения (Keras.TensorFLOW)

• Введение во фреймворк TensorFlow
• Расчетные графики
• Операции с тензорами
• Правило цепи
• Оптимизация в TensorFlow
• Ведение журнала для TensorBoard
• TensorFlow работает в Google. Колаб
• упражняться

1. Сверточные нейронные сети

• Введение в сверточные нейронные сети
• Операция свертки
• Простой сверточный слой
• Усложнение слоя свертки
• Слой коллекции
• Архитектура первой сверточной сети
• Современные архитектуры
• Начало V3
• упражняться

1. Оптимизация нейронной сети

• Методы оптимизации нейронных сетей
• Функции активации
• Инициализация весов
• Влияние скорости обучения на сходимость
• Пакетная нормализация
• Регулирование отсева
• Стохастический градиентный спуск
• Адам: адаптивная оценка момента
• Матричные операции
• упражняться

1. Трансферное обучение и тонкая настройка

• Трансферное обучение
• Сетевая архитектура ImageNET
• Оптимизация сети с обратным распространением
• Автоэнкодеры: концепции кодировщиков и декодеров
• Архитектура автоэнкодера
• упражняться

1. Обработка естественного языка (NLP)

• Задачи обработки естественного языка (NLP)
• Векторизация текстовых данных
• Сравнение прямой и рекуррентной нейронных сетей
• Архитектура рекуррентной нейронной сети. LSTM (долгосрочная кратковременная память), GRU (блокируемая рекуррентная единица)
• Обработка последовательности: Многие-к-одному, Один-ко-многим, Многие-ко-многим
• Многие к одному в классификации текста, анализе временных рядов и преобразовании текста в изображение
• «Один ко многим» в языковой модели генерации текста
• SEQ 2 SEQ: кодер-декодер
• Механизм внимания. Расчет весов. Отказ от повторяющихся
• ПРЕОБРАЗОВАТЬ архитектуру
• упражняться

1. Сегментация и обнаружение объектов

• Практическое применение сегментации
• Классическая сегментация и сегментация на основе нейронных сетей
• Методы улучшения производительности модели
• Расширенная свертка
• Введение в обнаружение объектов
• Задача локализации
• Регрессия, классификация и локализация при обнаружении объектов
• Регион R-CNN и FAST R-CNN
• Методы SSD/YOLO
• Сравнение методов обнаружения
• упражняться

1. Обучение с подкреплением (обучение с подкреплением)

• Классы задач: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением
• Применение: игровые агенты, самоуправляемые агенты, робототехника
• Состояния, Действия, Награды
• Концепция оптимальной политики
• Оценка состояния и действий. Оптимальная Q-функция
• Q-обучение. Уравнение Беллмана
• Разведка vs эксплуатация: Исследование и эксплуатация оптимальной стратегии
• Глубокое Q-обучение (DQN)
• Другие методы RL: градиенты политики, актор-критик
• упражняться

1. Что будет дальше?

• Другие приложения нейронных сетей
• Самостоятельное вождение и ИИ
• GAN: генеративно-состязательные сети
• Перспективы развития региона
• Советы по профессиональному развитию
• упражняться.

Курс «Нейронные сети. Компьютерное зрение и чтение (NLP)» — Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им.Н.Э.Баумана

https://www.specialist.ru/course/pyml2

Цена: 22 000 ₽ — 26 990 ₽

Ты выучишь:

• взаимодействовать с тензорами в Python
• изучить основы PyTorch
• углубить свои знания Python
• познакомиться с обработкой изображений с помощью нейронных сетей и Python
• ознакомиться с речью и обработкой текста.

Программа курса:

Модуль 1: Введение в Pytorch и тензоры (4 часа.)

• Введение в курс
• Введение в нейронные сети
• Что такое ПиТорч?
• Зачем использовать тензоры?
• Технические требования
• Облачные возможности
• Что такое тензоры
• Операции с тензорами
• Семинар по теме

Модуль 2: Классификация изображений (4 часа.)

• Инструменты загрузки и обработки данных в PyTorch
• Создайте обучающий набор данных
• Создание проверочных и тестовых наборов данных
• Нейронные сети как тензоры
• Функция активации
• Создание сетей
• Функция потерь
• Оптимизация
• Практикум, реализация на GPU

Модуль 3: Сверточные нейронные сети (6 часов.)

• Создание простой сверточной нейронной сети в PyTorch
• Собирать слои в сеть (пулинг)
• Регуляризация нейронной сети (отсев)
• Использование обученных нейронных сетей
• Изучение структуры нейронной сети
• Пакетная нормализация (Batchnorm)
• Семинар по теме

Модуль 4: Использование обученных моделей и общение с ними (5 часов.)

• Использование Ренет
• Выбор по скорости обучения
• Градиент скорости обучения
• Расширение данных для переобучения
• Использует преобразователи Torchvision
• Преобразователи цвета и лямбда
• Пользовательские конвертеры
• Ансамбли
• Семинар по теме

Модуль 5. Классификация текстов (5 часов.)

• Рекуррентные нейронные сети
• Нейронные сети с памятью
• Библиотека торчтекст.

Курс «Нейронные сети» — Открытое образование

https://openedu.ru/course/mephi/mephi_ns/

Стоимость: нет информации

Курс посвящен изучению математических основ теории нейронных сетей, краткой истории теории нейронных сетей, математическим моделям архитектур нейронных сетей, постановке задачи обучения и методам ее решения, функциям рассмотрены организация процесса обучения и использование нейронных сетей для решения практических задач. Изложение ведется строгим математическим языком, сопровождается множеством формул и математических расчетов.

Цель курса – приобретение и закрепление теоретических и практических знаний, необходимых для решения прикладных задач с обработкой данных с помощью нейронных сетей.

Программа курса

Модуль 1 Введение.

• Искусственные нейронные сети как биологически вдохновленные модели.
• Строение нейрона.
• Краткая история искусственных нейронных сетей.
• ИИ, МО и ИНС.
• Обзор архитектур нейронных сетей.

Модуль 2. Многослойные нейронные сети.

• Урок 1. Функции активации.
• Урок 2. Математическая модель многослойных нейронных сетей. Урок 3. Функции потерь.
• Урок 4. Алгоритм обратного распространения.

Модуль 3. Алгоритмы обучения нейронных сетей.

• Урок 1. Методы градиентного спуска.
• Урок 2. Методы адаптивной скорости обучения для каждого параметра.
• Урок 3
• Урок 4. Методы второго порядка.
• Урок 5. Инициализация весов.

Модуль 4. Обобщение в нейронных сетях.

• Урок 1. Умение обобщать.
• Урок 2. Декомпозиция смещения-дисперсии.
• Урок 3. Методы перекрестной проверки.
• Урок 4. Методы регуляризации.
• Урок 5. Выпадения и нормализация пакетов.

В результате успешного прохождения курса у вас будет понимание, что такое искусственные нейронные сети, для каких задач и в каких случаях их следует использовать, каковы преимущества и функции нейросетевого подхода. Вы узнаете, как выбрать архитектуру нейронной сети, как правильно организовать процесс обучения, как работают основные алгоритмы обучения и что характеризуют их параметры, а также сможете осмысленно проектировать, обучать и оценивать качество обученной нейронной сети модель.

Курс «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» — msu

https://msu.ai/

Стоимость: нет информации

Цель курса — предоставить докторантам различных факультетов МГУ им. Ломоносова базовые знания по программированию и математике с возможностью использовать методы искусственных нейронных сетей для анализа больших данных в своих научных исследованиях.

Курс будет полезен начинающим и техническим и гуманитарным факультетам: физикам и филологам, химикам и врачам, математикам и социологам.

Результатом исследования станет подготовленный аспирант, написавший программу и получивший качественный результат, успешно использованный в диссертации и подготовивший о ней научную публикацию.

Курс «Нейронные сети» — Лаборатория инженерной физики

https://engineering.phys.msu.ru/ru/programmirovanie-dlya-sstudentov-2-kursa/nejronnye-seti

Стоимость: нет информации

Цель курса — преодолеть барьер для входа в отрасль, предоставить практический опыт и два столпа для дальнейшего самостоятельного изучения нейронных сетей: инструменты и терминология. На второй семестр отводится курсовая работа, позволяющая детально разобраться в одном из направлений нейронных сетей. Таким образом достигается баланс между поверхностно-широким охватом материала и углубленным изучением вопроса с высокой степенью самостоятельности.

Программа курса (осенний семестр):

• сессия 1 — Введение
  Ставьте цели для обучения на основе прецедентов. Предметы и знаки с примерами. Блок нейронной сети. Слой, функция активации. Метод градиентного спуска. Метод стохастического градиента. Шаг оптимизации, тип оптимизации, функция потерь. Переподготовка. Тренировочные и тестовые наборы. Типы нейронных сетей (линейные, DNN, бинарные, сверточные, GAN, рекуррентные).
• Урок 2 — Системы контроля версий
  Зачем нужно контролировать версии. Концепция коммита разветвляется в системе контроля версий (VCS). Проблема развития команды без VCS. Синхронизация с центральным сервером. Концепция толкания и вытягивания меняется. Объединить ветки. Решение конфликта. Ресурсы для VCS. Бинарная проблема. Примеры VCS: git, mercurial, subversion, CVS. Github, клонирование репозиториев и пул-реквесты. Формат Readme.md и уценки.
• Урок 3 — Многослойный персептрон
  Четкие обучающие выборки и их важность (MNIST, ImageNet, CIFAR-10, CIFAR-100, FashionMNIST, COCO, …). Тензорфлоу и Python. Способы ускорения вычислений нейронных сетей. Примеры использования нейронных сетей в науке.
  Многослойная сеть. Алгоритм обратного распространения и его ограничения. Глубокое обучение. Выбор функции активации: сигмовидная, ReLU, гиперболический тангенс, функция Хевисайда. Преимущества РеЛУ. Проблема исчезающего градиента и паралич сети. Проблема с инициализацией сети. Нормализация образца.
  Измерение качества образования. Перекрестная проверка. Бинарная кросс-энтропия как функция потерь. Понятия эпох, итераций, пакетов в обучении нейронных сетей. Методы борьбы с переоснащением: прореживание вывода, случайная выборка, искусственная выборка. Выбросы в обучающей выборке. Причины выбросов. Фильтрация выбросов. Способ настройки весов для тренировочного теста.
• Урок 4 — Сверточные сети
  Анализ изображения. Как видят животные. Трансляционная инвариантность сверточных нейронных сетей. Определение свертки. Строительные блоки сверточных сетей: свертка, активация, субдискретизация. Макспулинг, заполнение. Какие параметры выбираются при обучении сверточных сетей. Как свертка работает с набором изображений из выходных данных предыдущего слоя свертки. Визуализация выходов скрытых слоев в тензорном потоке. Автоэнкодеры. Два этапа обучения сверточной сети.
• Урок 5 — Генеративные конкурентные GAN
  Принцип работы конкурентных генерирующих сетей. Структурная схема. Скрытое пространство генератора и дискриминатора. Типы GAN: сверточная DCGAN, условная CGAN, циклическая CycleGAN, парная CoGAN, ProGAN устойчивого роста, WGAN Вассерштейна. Повышение качества распознавания за счет дополнительного обучения.
• Урок 6 — Условные генеративно-конкурентные сети CGAN
  Использует gan для создания изображений. Зачем нужен условный ГАН. Трудности с обучением GAN, проблемы сходимости, проблемы стабильности, проблемы коллапса распределения. Эмпирические приемы решения этих проблем: использование дырявого ReLU; понижение и повышение частоты дискретизации с использованием ступенчатых битов; нормализация данных (и преобразование пикселей исходного изображения в диапазон [-1,1]), использование моментов при градиентном спуске.
• Урок 7 — Использование обученных сетей
  Вычислительная сложность обучения по сравнению с вычислительной сложностью в использовании. Виды готовых сетей: классификаторы, поиск объектов, распознавание лиц, семантическая сегментация, семантическое описание. Готовые нейронные сети: YOLO, VGG16, R-CNN, (Mask R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN), AlexNet, Resnet50/101/152/200…, DenseNet121/169/201, MobileNet25/50/ … Связывание ResNet с решением системы линейных дифференциальных уравнений тензорной библиотеки.
• Урок 8 — Рекуррентные сети
  Единица и протяженность рекуррентных сетей. Сеть Элмана и Джордана. Расчет количества параметров слоя. Долговременная память (LSTM) и как она работает. Экспоненциальное сглаживание в блоке памяти LSTM. Функции активации LSTM. Управляемый рекуррентный блок (ГРУ). Машинный перевод как частный случай задачи Seq2Seq. Трансформаторная и универсальная трансформерная архитектура.
• Урок 9 — Автоэнкодеры
  Структура и обучение автоэнкодера. Очищает изображение от шума. Регуляризация: регрессия лассо и регрессия гребня. Изменение скрытого пространства. Плавная интерполяция. Сжатие данных.
• сессия 10 — Обучение с подкреплением
  Обучение с подкреплением (RL). OpenAI и тренажерный зал. Обучение без учителя. Агент, функция вознаграждения, состояние среды. Типичные среды: Atari, шахматы, го, тренажерный зал. Классификация алгоритмов RL. Формирование вознаграждения за Q-обучение. Типичные ошибки в обучении с подкреплением и их причины. Важность отсутствия априорных знаний в воспроизведении учебного опыта. Двойной ДКН. Эпсилон жадный алгоритм. Образцы случайных фрагментов записей для обучения Урок 12 — Transfer Learning
• сессия 11 — Передача знаний
  Почему необходимо трансферное обучение. Примеры трансферного обучения: картинки, работа на естественном языке. Тонкая настройка.
• Урок 12 — Выбор и генерация функций
  Зачем нужен отбор признаков? Методы отбора признаков: фильтрация, построение семейства, регуляризация. Особенности хеширования для больших таблиц. Почему вы можете генерировать знаки. Расширение. Примеры неинформативных символов. Работа с событиями во времени. Библиотека Featuretools для генерации признаков.

Весенний семестр:

Курсовая работа в процессе. Его можно совмещать с обязательными курсами физики, проводимыми в лаборатории физического факультета МГУ на втором курсе. Примеры рабочих тем представлены ниже. Работы, выделенные жирным шрифтом, объединены с курсами физики:

• Машинное обучение антропоморфных робототехнических систем на примере модели робота-манипулятора с тактильной обратной связью
• Прогноз сейсмической активности на основе данных сейсмического каротажа и нейронных сетей
• Генерация изображений морского доломита с использованием генеративно-состязательных сетей
• Методы использования нейронных сетей для анализа данных с современных коллайдеров
• Автоматический подсчет эритроцитов на микрофотографии крови
• Поиск и распознавание компонентов на печатной плате
• Создание торгового бота на основе нейронных сетей
• Прогнозирование отказа источника питания РЛС раннего предупреждения по измерению температуры
• Бинаризация нейронных сетей для переноса их на интегральную схему
• Определение параметров эквивалентной электрической цепи по вольт-амперной характеристике
• Прогноз пульсара на основе набора данных HTRU2
• Восстановление цвета в черно-белых фильмах и фотографиях
• Генерация сверхразрешения в изображениях на основе нейронных сетей
• Передача стиля изображения с помощью нейронных сетей
• Атака вредоносным примером нейросетей и защита от нее
• Поиск метастазов рака с помощью гистологических микрофотографий
• Поиск новой физики (распад таурона до 3 мюонов) в экспериментальных данных Большого адронного коллайдера (БАК)
• Дообучение нейронных сетей на одном объекте.

Курс «Нейронные сети» — НИУ ВШЭ

https://www.hse.ru/edu/courses/292713179

Стоимость: нет информации

Цель освоения дисциплины:

• Овладеть математическим аппаратом и программным обеспечением, предназначенным для создания интеллектуальных систем на основе нейронных сетей;
• Приобретение навыков нейросетевого математического моделирования бизнес-процессов и экономических явлений.

Планируемые результаты обучения:

1. Знание возможностей интеллектуальных систем на основе нейронных сетей, технологии их создания.
2. Возможность выделения входных (управления) и выходных (управления) параметров для нейросетевой интеллектуальной системы.
3. Умение формализовать предметную область в программный продукт.
4. Умение применять полученные знания при решении практических задач.
5. Владение навыками нейросетевого моделирования.

Содержание предмета:

Часть 1. Теоретическая часть

• Тема 1. Персептрон и его развитие Биологический и математический нейрон. Персептрон, распознающий цифры и буквы. Правила Хебба, дельта-правило, обобщенное дельта-правило. Задача XOR, многослойный персептрон и алгоритм обратного распространения ошибки. Алгоритмы обучения второго порядка, эвристические алгоритмы, обучение генетическим алгоритмам. Проблема переобучения и теорема Арнльда-Колмогорова-Хехта-Нильсена. Обобщенная блок-схема для создания нейросетевой интеллектуальной системы.
• Тема 2. Неклассические нейронные сети. Сети с радиальным базисом, рекуррентные сети, самообучающиеся сети, сверточные сети.

Раздел 2. Практическая часть

• Тема 3. Выполнение индивидуальных заданий. Использование нейронных сетей для решения задач распознавания образов, извлечения знаний, оптимизации, прогнозирования, управления, поддержки принятия решений.

Курс «Нейронные сети для самых маленьких: путь с нуля до первого классикатора» — Академия Высоких Технологий

https://avt.global/neuralnets

Стоимость: бесплатно

Уроки:

1. Нейронные сети для самых маленьких, разбираемся в основах
   Разберемся, что такое искусственные нейронные сети и какие задачи они призваны решать. В чем причина их популярности? В чем их принципиальное отличие от обычных программ и алгоритмов. Рассмотрим математические принципы обучения и использования: прямое и обратное распространение ошибки.
2. Как обучается нейронная сеть?
   Разберем задачу линейной регрессии, принцип обратного распространения ошибок и поговорим о градиентном спуске.
   Вы узнаете, как нейронная сеть выбирает веса в процессе обучения, и поймете, как некоторые гиперпараметры влияют на скорость обучения.
3. Google Colab и первая нейронная сеть. 1 часть
   Давайте построим небольшую нейронную сеть с помощью Google Colab и обучим ее.
   Вы научитесь пользоваться интернет-сервисом Google Colab, который предоставляет доступ к графическому процессору и позволяет обучать нейронные сети. Получите первые практические навыки обучения нейронных сетей на Python.
4. Google Colab и первая нейронная сеть, часть 2
   Обучим классификатор, посмотрим, какие параметры обучения влияют на результат. И давайте посмотрим на возможности, предлагаемые keras.
5. Сверточная нейронная сеть
   Мы добавим сверточные слои в нашу нейронную сеть. Давайте узнаем, что они из себя представляют и как они работают. Получаем свёрточную нейронную сеть, которая решает задачу намного точнее.
6. Сверточные нейронные сети и наборы данных из Интернета
   Пришло время использовать сверточную нейронную сеть, чтобы классифицировать больше классов и использовать набор данных из Интернета вместо полученного самостоятельно.
7. Нейросеть и работа камеры в реальном времени
   Мы используем наши сети для видеопотока с камеры. Изучите полезные инструменты для кодирования меток на изображениях и сделайте сеть более универсальной, чтобы к ней можно было добавить больше классов.
8. От классификации к обнаружению
   Анализ типов детекторов и принципов их работы. Мы устанавливаем и обучаем собственный детектор. Посмотрим, как детектор будет работать с видеопотоком с камеры. Анализ возможности использования детекторов в школьных проектах
9. Мы пишем SSD
   Задаем архитектуру нашей сети: собираем детектор слой за слоем, выясняя, какой слой для чего нужен.
10. Запись SSD: Single Shot MultiBox Detector. (Часть 2)
    Мы пишем алгоритмы по сети. Генерация априорных ограничивающих рамок, удаление ненужных, настройка функции потерь и шагов обучения сети.

Курс «Нейронные сети» — Stepik

https://stepik.org/course/401/promo

Стоимость: бесплатно

В этом курсе мы подробно разберем процесс создания и использования нейронных сетей. Прежде всего, мы решили объяснить основные теоретические идеи и практические методы, используемые для обучения различных моделей нейронных сетей. Первая часть курса посвящена алгоритмам, лежащим в основе обучения нейронных сетей, вторая больше ориентирована на практическое применение полученных знаний.

Программа курса

1. Основы линейной алгебры

• Общая информация о курсе
• Введение
• Стоит ли смотреть на этой неделе? (урок с упражнениями)
• Ликбез в линейной алгебре: векторы
• Ликбез в линейной алгебре: матрицы
• Основы NumPy
• Линейная алгебра в действии

1. Персептрон и градиентный спуск

• Нейроны: настоящие и искусственные
• Персептрон
• Персептрон: обучение
• Больше искусственных нейронов!
• Градиентный спуск
• Больше градиентного спуска!
• Однослойные модели

1. Алгоритм обратного распространения

• Многослойный персептрон
• Алгоритм обратного распространения
• Алгоритм обратного распространения: продолжение
• Целевые функции

1. Мониторинг состояния сети

• Мониторинг состояния сети
• Визуализация
• Тест
• упражняться

1. Удивление и заключение

• Сюрприз!
• Заключение.

Сертификат — Кафедра биоинформатики.

Курс «Нейронные сети и глубокое обучение» — Coursera

https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning

Стоимость: бесплатно

Программа курса:

1. Введение в глубокое обучение
2. Основы нейронных сетей
3. Неглубокие нейронные сети
4. Глубокие нейронные сети

Курс «Программирование нейросетей на Python» — Андрей Созыкин

https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Стоимость: бесплатно

Курс специально посвящен практическому применению нейронных сетей с использованием готовых библиотек Keras и TensorFlow. Вы узнаете, как использовать эти библиотеки для решения задач анализа изображений и текста.

Курс рассчитан на программистов, глубокие знания математики для понимания не обязательны. Все примеры в курсе написаны на Python, но не используются никакие специальные функции Python. Если вы умеете программировать на любом языке, вы легко поймете примеры кода.

Основы обучения глубокой нейронной сети

• Введение.
• Лекция «Искусственные нейронные сети».
• Лекция «Обучение нейронных сетей».
• Лекция «Библиотеки для глубокого обучения».
• Лекция «Распознавание предметов одежды».
• Лекция «Анализ качества обучения нейронной сети».
• Практикум «Распознавание предметов одежды на Керасе» (ноутбук в Сотрудничестве).
• Лекция «Google Colab, бесплатная облачная платформа для обучения нейронных сетей» (ноутбук в коллаборатории).
• Лекция «Сохранение обученной нейронной сети».
• Лекция «Использование обученной нейронной сети для распознавания изображений» (ноутбук в Коллаборатории).
• Лекция «Решение задачи регрессии» (ноутбук в Коллаборатории).
• Лекция «Автоматическая оптимизация гиперпараметров нейронной сети с помощью Keras Tuner» (ноутбук в Colaboratory)

Нейронные сети для компьютерного зрения

• Лекция «Сверточные нейронные сети».
• Лекция «Распознавание объектов на изображениях».
• Практикум «Распознавание объектов на изображениях с помощью Keras» (ноутбук в Колаборатории).
• Лекция «Анализируем изображения с помощью нейронных сетей».
• Лекция «Предобученные нейронные сети в Керасе».
• Лекция «Как подготовить свой набор изображений для обучения нейросети в Keras».
• Лекция «Трансферное обучение)».
• практика «Распознавание собак и кошек по картинкам».
• Лекция «Тонкая настройка нейронной сети (Fintuning)».
• Лекция «Анализ функций, извлекаемых нейронной сетью».
• Лекция «Аугментация данных)».
• Лекция «Визуализация сверточной нейронной сети».
• Проект «Узнавание человека по лицу на фотографии».
• Проект «Поиск объектов на изображениях».

Нейронные сети для анализа текста

• Введение в тему «Нейронные сети для анализа текста» (презентация).
• Лекция «Представление текста в цифровом виде для обработки нейронной сети» (презентация).
• Лекция «Анализ тональности рецензий на фильмы из базы IMDB» (ноутбук в Коллаборатории).
• Лекция «Представление текста в формате горячего кодирования» (ноутбук в коллаборатории).
• Лекция «Представление текста плотными векторами (эмбеддинги)» (ноутбук в Collaboratory).
• Лекция «Рекуррентные нейронные сети» (презентация).
• Лекция «Анализ текстовых настроений с помощью рекуррентной нейронной сети» (ноутбук в Collaboratory).
• Лекция «LSTM и сети GRU» (презентация).
• Лекция «Сети LSTM и GRU для обнаружения настроений IMDB» (ноутбуки в сотрудничестве: сети LSTM, сети GRU).
• Лекция «Анализ настроений обзоров YELP сетью LSTM». Подготовка текстового набора данных для нейросетевой обработки (рассматривается ноутбук в Коллаборатории).
• Лекция «Одномерные сверточные нейронные сети» (презентация, тетрадь в коллаборатории).
• Лекция «Анализ тональности обзоров YELP с помощью одномерной сверточной нейронной сети» (ноутбук в Collaboratory).
• Лекция «Классификация текстов нейронными сетями» (ноутбук в Коллаборации).
• Лекция «Мангеоценочная классификация текстов» (презентация, тетрадь в Сотрудничестве).

Работает с платформой Google Collaboratory

• Основы работы с Google Collaboratory.
• Использование команд Linux в Colab.
• Использование бесплатных тензорных процессоров TPU в Colab.
• Участвуйте в соревнованиях на Kaggle с Colab.

Курс «Основы теории нейронных сетей» — НОУ ИНТУИТ

https://intuit.ru/studies/courses/88/88/info

Стоимость: бесплатно

Расписание:

1. Основы искусственных нейронных сетей
   В лекции рассматриваются общие положения теории искусственных нейронных сетей. Описывается структура однослойных и многослойных нейронных сетей, вводится понятие обучения нейронной сети, а также дается классификация алгоритмов обучения.
2. Персептроны. Представительность и отделимость
   В лекции дается определение персептрона и обсуждается его архитектура. Описан класс задач, которые можно решить с помощью персептрона, и доказано, какие задачи с его помощью решить нельзя.
3. Персептроны. Обучение персептрону
   В лекции рассматриваются алгоритм обучения персептрона, вопросы сходимости алгоритма обучения и выбор количественных свойств весовых коэффициентов. Исследованы многослойные персептроны и возможности их обучения.
4. Процедура возврата (описание алгоритма)
   В лекции рассматривается архитектура многослойного обобщенного персептрона, описывается процедура обратного распространения ошибки — алгоритм обучения многослойного персептрона с учителем.
5. Процедура возврата (анализ алгоритма)
   В лекции анализируются слабые места алгоритма обратного распространения ошибки и предлагаются методы решения некоторых связанных с этим проблем.
6. Сеть обратного распространения
   В лекции рассказывается об архитектуре, работе и методах обучения сетей встречного распространения. В качестве примера использования этой сети рассмотрены методы сжатия данных.
7. Стохастические методы обучения нейронных сетей
   В лекции представлен обзор наиболее важных стохастических методов, используемых для обучения нейронных сетей: метод отжига металла, обучение Больцмана, обучение Коши, метод искусственной теплоемкости.
8. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
   В лекции рассматривается архитектура сети Хопфилда и ее модификации — сети Хэмминга, рассматриваются проблемы устойчивости сети Хопфилда. В конце лекции рассматривается понятие ассоциативности памяти и проблема распознавания образов.
9. Обобщения и приложения модели Хопфилда
   Лекция посвящена вероятностным обобщениям модели Хопфилда и статистической машины. Аналого-цифровой преобразователь описывается как сетевая модель с обратным распределением. В качестве примера приведено представление информации в сети Хопфилда, решающей задачу коммивояжера.
10. Двунаправленная ассоциативная память
    В лекции рассматриваются архитектура и принципы работы нейронных сетей DAP. Затрагиваются вопросы о пропускной способности этой сети. Дан обзор некоторых модификаций этой сети.
11. Адаптивная резонансная теория. Архитектура
    В лекции рассматривается проблема стабильности-пластичности в распознавании образов. Изучаются архитектуры нейронных сетей ART.
12. Теория адаптивного резонанса. Выполнение
    В лекции рассматривается функциональный процесс ВРТ. Приведен пример обучения сети ART. Обсуждаются основные характеристики ВРТ. Представлен обзор модификаций сети ART.
13. Когнитрон
    В лекции обсуждаются архитектура, процедура обучения и функции когнитрона. Описан пример работы четырехслойного когнитрона распознавания образов.
14. Неокогнитрон
    В лекции обсуждается архитектура, процедура обучения и работа неокогнитрона. Отмечено его сходство и отличие от когнитрона.
15. Алгоритмы обучения
    В этом докладе обсуждаются различные методы обучения нейронных сетей. Некоторые из этих методов были частично представлены в предыдущих лекциях, но отмечены еще раз, чтобы дать аудитории целостное представление об изучаемой области.
16. Экзамен.