Глубокое обучение и архитектура нейросетей

Программирование нейросетей на Python: освоение библиотек TensorFlow / Keras и PyTorch для создания, компиляции и обучения моделей глубокого обучения.

Понимание архитектур нейросетей: умение различать и применять полносвязные (Dense), сверточные (CNN) и рекуррентные (RNN, LSTM) сети в зависимости от типа задачи (изображения, текст, временные ряды).

Работа с данными: навыки предобработки, нормализации, аугментации данных и разделения выборок на обучающую, валидационную и тестовую.

Обучение и оптимизация моделей: умение настраивать гиперпараметры (скорость обучения, функции активации, количество слоев), применять методы регуляризации (Dropout, Early Stopping) и предотвращать переобучение.

Визуализация и анализ: использование TensorBoard и matplotlib для отслеживания метрик (loss, accuracy) и визуализации архитектуры сети.

Создание полноценных проектов: разработка и развёртывание нескольких прикладных проектов (классификация изображений, генерация текста, распознавание эмоций) в облачных средах (Google Colab), что позволяет обойти ограничения локального «железа».