Не учи с нуля
Байтик попадает в Великую библиотеку знаний! 12 миссий о трансферном обучении: предобученные модели, feature extraction, fine-tuning, few-shot и zero-shot learning.
Первые 3 урока этого курса — бесплатно, без карты. Дальше — подписка от 699 ₽ в месяц на все курсы.
О чём этот курс
Курс объясняет трансферное обучение — подход, позволяющий использовать знания, накопленные одной нейросетью, для решения новых задач. Дети узнают о предобученных моделях, feature extraction, fine-tuning, few-shot и zero-shot learning, применении трансфера для изображений и текста.
Чему научитесь
- Понимание transfer learning и его преимуществ
- Различие между feature extraction и fine-tuning
- Знание о предобученных моделях (ImageNet, BERT)
- Few-shot и zero-shot learning
- Применение трансфера к своим задачам
Для кого
Продвинутый уровень, от 9 лет. Для тех, кто хочет понять, как работают большие модели.
Как проходит обучение
Интерактивные задания
Квизы, головоломки, симуляторы и творческие задачи в каждом уроке
Система XP и наград
За правильные ответы начисляются очки опыта и открываются достижения
12 уроков по ~7 минут
Каждый урок — самостоятельная тема с теорией и практикой
Робот-проводник Байтик
Дружелюбный персонаж объясняет сложные темы простым языком
Программа курса
Зачем учить с нуля?
БесплатноНаучи готовую нейросеть двум буквам, которых она никогда не видела, за шесть рисунков. Потом доведи модель «с нуля» до зубрёжки — и увидишь, почему с нуля учат редко.
~7 мин
Чужой опыт — не чужой
БесплатноПроведи фильтр краёв — такие сеть выучивает на обычных фото — по рентгеновскому снимку и найди трещину. Потом помести в пространство готовой языковой модели слова, которых она не знала.
~7 мин
Что нейросеть уже знает?
БесплатноВыбери три снимка, чтобы доучить готовую сеть для ночной фотоловушки, и поставь порог, с которого она считает снегирей. Увидишь, что сеть знает сама, а что решаешь ты.
~7 мин
Заморозь и дострой
PROСтань новым слоем поверх замороженной сети: раздели снегирей и лазоревок одной прямой в признаках донора и попробуй то же на сырых пикселях. Потом расставь птиц сам и посчитай, за сколько поправок такой слой учится без тебя.
~7 мин
Тонкая настройка
PROДоведи дообучение донора до дна ошибки, а потом поставь шаг как при обучении с нуля и посмотри, как он разносит готовые веса. Затем найди, сколько слоёв донора стоит размораживать, когда фото всего двести.
~7 мин
Знаменитые модели-доноры
PROРазложи знаменитых доноров — ResNet, BERT, GPT-2, Whisper и других — по двум вопросам, по которым их выбирают. Потом наведи внимание слова «коса» на подсказку, стоящую после него, и узнай, почему одного донора берут понимать текст, а другого — сочинять.
~7 мин
Когда трансфер работает?
PROБудь новым слоем для дорожных знаков: раздели «Стоп» и «Уступи дорогу» в признаках донора, а потом попробуй разделить «налево» и «направо». Проведи фильтр первого слоя по стрелке и найди, где донор всё-таки видит направление.
~7 мин
Мало данных — не проблема!
PROНаучи модель узнавать окапи по двум фото и проверь её на новых зверях. Потом найди окапи совсем без примеров — в общем пространстве снимков и слов, как у CLIP.
~7 мин
Трансфер для картинок
PROВыбери три карточки из снимков цветов и их копий с поворотом и затемнением так, чтобы модель узнала цветы на фото с телефона. Потом найди, с какой уверенностью ей честно отвечать, если на отложенных фото она права в семи случаях из десяти.
~7 мин
Трансфер для текста
PROРазложи сообщения из школьного чата по теме или по настроению и узнай, почему обе раскладки умеет одна модель. Потом уточни промпт для чат-бота так, чтобы у него остался ровно один способ ответить.
~7 мин
Проект: Своя модель за 5 минут
PROСобери свою модель для галереи телефона: разметь смазанные и чёткие фото, обучи модель поверх готовой сети и проверь её на новых снимках. Потом реши, с какой уверенности ей можно удалять фото навсегда, и разбери её ошибку.
~8 мин
Выпускной: Мастер переноса знаний
PROВыпускной проект: выбери четыре снимка фотоловушки, чтобы модель узнавала зверей на тропе днём и ночью, в снег и без снега, подбери шаг дообучения, который не разнесёт веса донора, и реши, что сделать перед выпуском модели в заповедник.
~7 мин
Похожие курсы
ИИ учится видеть
Байтик отправляется в Лабораторию зрения с Профессором Линзой! 12 миссий о компьютерном зрении: пиксели, фильтры, CNN, распознавание лиц, видеоаналитика и ошибки ИИ.
Тренер-чемпион
Байтик встречает тренера Оптиму! 12 миссий об оптимизации обучения: SGD, Momentum, Adam, переобучение, dropout, регуляризация и лучшие практики тренировки нейросетей.
Секрет внимания
Байтик попадает в Детективное агентство связей! 12 миссий о трансформерах: self-attention, Query-Key-Value, multi-head attention, позиционное кодирование, энкодеры (BERT), декодеры (GPT) и Vision Transformer.
Регистрация бесплатная. Первые 3 урока этого курса — без карты, а курс «Знакомство с ИИ» открыт целиком.