Навчання проходить у когортах (мінігрупах), де студенти пірнають у тему з головою, працюючи разом і виконуючи індивідуальні завдання. Звідси й назва «на основі когорти».
Це практичний досвід, заснований на зворотному зв’язку, де ви можете поділитися своїм розумінням і застосуванням матеріалу курсу зі своїми однокурсниками.
Під час наших занять у прямому ефірі ви зможете безпосередньо поспілкуватися з нашими лекторами та фахівцями з ML з міжнародних технологічних компаній і стартапів.
Після завершення курсу ви зберігаєте доступ до всіх матеріалів і нашої спільноти Discord, а також можете брати участь у наших заходах випускників, щоб розширити свою мережу.
Ми пропонуємо щотижневі зустрічі Paper Club для всіх, хто захоплюється обміном знаннями.
Під час цих зустрічей ви дізнаєтеся про останні дослідницькі роботи з машинного навчання та обговорите матеріал зі своїми колегами.
PhD in CS, AI Lead в Infopulse
Kaggle Competition Grandmaster, R&D TeamLead в Respeecher
ML Lead в Proxet
Head of Product в Pawa
CPO & Co-founder в Reface
Managing Partner в Pawa
Senior ML Engineer в Energi
більше залучення, ніж в традиційних навчальних бібліотеках
співробітників відчувають себе більш впевненими і ефективними
середнє підвищення ключових показників для команд, які беруть участь
Марійн Маркус, Managing Data Scientist, який має понад 6 років досвіду роботи в AI-індустрії. У прямому ефірі 25 листопада о 12:00 (за київським часом) поговоримо та зануримося у Data Science, а Марійн Маркус поділиться своїм досвідом. Величезні відмінності між теорією та практикою, нефункціональність організацій і те, як можна застосувати дані, щоб змінити життя — від вигорання та боротьби зі злочинністю до фермерства. Від розмежування науки та фантастики — до досліджень, розробки, управління командою та впровадження ШІ у виробництво.
Поговоримо про роботів? Вони дійсно непогано вписалися у людське життя та допомагають нам вирішити багато рутинних задач. Як-от догляд за будинком, доставка речей на короткі дистанції й це тільки початок. Але чи потрібно роботам явно створювати карту будинку, щоб переміщуватись до визначеної цілі точно і без зіткнень?
Stable Diffusion – це модель дифузії text-to-image, що здатна генерувати фотореалістичні зображення за будь-якого введення тексту. Ця модель містить огляд усіх доступних контрольних точок моделі та витікає з концепції моделей латентної дифузії (LDM). Розкладаючи процес формування зображення на послідовне застосування автокодерів, що зменшують шум, дифузійні моделі (DM) досягають найсучасніших результатів синтезу даних зображення та інших даних.
Зв'яжіться з нами, щоб дізнатися більше про проєкт або поділіться своєю ідеєю, як ми можемо стати кращими для вас
Зв'язатись