Deep Learning и нейронные сети от Skillfactory

Мой личный опыт обучения на курсе "Deep Learning и нейронные сети" от Skillfactory

Привет! Хочу поделиться своими впечатлениями о курсе "Deep Learning и нейронные сети" от Skillfactory, который я недавно закончила. Решила пойти на него, потому что хотела расширить свои навыки в Data Science и понять, действительно ли нейронные сети — это так круто, как о них говорят.

Качество обучения

Первое, что меня поразило — насколько быстро мы перешли от теории к практике. Уже на второй неделе я писала свою первую нейронную сеть для распознавания рукописных цифр! Некоторые модули давались нелегко (особенно про Reinforcement Learning — голова кипела), но структура обучения помогала не сдаваться. Я реально чувствовала свой прогресс от модуля к модулю.

Было сложно, когда застревала на практических заданиях, особенно с настройкой параметров сверточных сетей. Помню, как два дня билась над проблемой переобучения модели, пока не разобралась с дропаутами и регуляризацией. Такие моменты фрустрировали, но когда наконец получалось — радость была неописуемая!

Рейтинг школы

До этого курса я слышала разные мнения о Skillfactory. Кто-то хвалил, кто-то критиковал. Теперь могу сказать по своему опыту: школа действительно старается. На платформе иногда были технические глюки (пару раз не засчитывало выполненные задания), но техподдержка оперативно решала проблемы.

Цена

Что касается цены — я выбрала рассрочку (около 1300 р/мес), так как сразу выложить 40+ тысяч было тяжеловато. Сначала сомневалась, стоит ли оно того, но к середине курса поняла, что да — учитывая количество практики и реальные навыки, которые получаю. Правда, на работе уже начала применять новые знания, так что инвестиция потихоньку окупается.

Обратная связь

С обратной связью были нюансы. Иногда на вопросы отвечали быстро (буквально в тот же день), а иногда приходилось ждать 2-3 дня. Это зависело от сложности вопроса и загруженности преподавателей. Был случай, когда моя модель никак не хотела обучаться правильно — написала в чат поддержки, и Дмитрий (один из преподавателей) устроил дополнительный разбор для нескольких студентов с такой же проблемой. Это было очень ценно!

Чат с сокурсниками спасал много раз — мы делились решениями, подсказками, статьями. Сформировалась даже мини-группа из 5 человек, с которыми до сих пор общаемся в Telegram и делимся новостями из мира ML.

Преподаватели

Андрей и Дмитрий — настоящие практики, и это чувствуется. Андрей рассказывал, как они применяют нейронки в Яндекс.Дзен для персонализации контента, и эти примеры помогали понять, зачем вообще всему этому учиться. Дмитрий иногда говорил сложновато (чувствуется работа в NVIDIA!), но когда объяснял архитектуры сетей — все становилось на свои места.

Стиль преподавания у них разный: Андрей больше фокусировался на практическом применении, а Дмитрий глубже погружал в теорию. Такой микс мне очень подошел.

Домашние задания

Честно? Домашки были сложными! Я тратила на них больше времени, чем планировала изначально — вместо обещанных 6-8 часов в неделю выходило все 10-12. Особенно запомнилось задание по Transfer Learning, когда нужно было дообучить предобученную на ImageNet сеть для классификации собственного набора изображений. Я выбрала датасет с породами собак, и сначала точность была ужасной. Пришлось перебрать кучу параметров и архитектур, прежде чем добилась приемлемого результата.

Но самым сложным и одновременно интересным был финальный хакатон. Нашу команду из 4 человек объединили для создания системы распознавания эмоций по изображениям лиц. За неделю мы написали рабочий прототип, который определял 7 базовых эмоций с точностью около 70%. Не идеально, но для новичков очень даже неплохо!

Теория

Теорию можно было бы дать и поглубже. Математическую базу приходилось часто добирать самостоятельно — смотрела лекции Стэнфорда по CNN и RNN, читала статьи на Medium. Но основы были объяснены доступно, особенно понравились аналогии, которые использовали преподаватели. Например, механизм внимания в трансформерах Дмитрий объяснил через пример с вечеринкой, где ты фокусируешься на разных группах гостей, — и это реально помогло понять концепцию!

Модуль по NLP показался немного поверхностным — хотелось бы больше практики с BERT и GPT, но, наверное, это уже тема для отдельного курса.

Практика

Вот это был стопроцентный плюс курса. Каждую неделю — новый проект, новая задача. От простых многослойных персептронов до генеративно-состязательных сетей. Работала со всем: классификация изображений (модный MNIST был только началом!), NLP-модели для классификации текстов, сегментация медицинских снимков.

Самое крутое, что все задания были построены как небольшие исследовательские проекты — с анализом данных, подбором архитектуры, оптимизацией гиперпараметров и оценкой качества. На выходе получился солидный портфель проектов, которые не стыдно показать на собеседовании.

Трудоустройство

Курс не обещал трудоустройство, и это честно. Но полученные навыки однозначно сделали мое резюме привлекательнее. Я уже работала аналитиком данных, а после курса смогла перейти на позицию с уклоном в ML. Зарплата выросла примерно на 30%.

На собеседовании очень помогло то, что я могла подробно рассказать о своих проектах с курса, особенно о хакатоне. Рекрутеры реагировали на это гораздо лучше, чем просто на строчку "прошла курс по Deep Learning" в резюме.

Что действительно понравилось

Реальные практические кейсы. Не "привет, мир", а задачи, с которыми сталкиваются компании.

Поддержка сообщества студентов. Мы до сих пор общаемся и делимся новостями.

Возможность задавать "глупые вопросы" и получать вдумчивые ответы.

Актуальность стека — все современные библиотеки и фреймворки.

Что можно улучшить

Более глубокая теоретическая база по математике нейронных сетей.

Стабильность платформы (иногда были сбои).

Время ответа на сложные вопросы могло бы быть меньше.

Больше внимания современным архитектурам трансформеров.

Итог

Курс однозначно стоил вложенных денег и времени. Я получила не просто сертификат, а реальные навыки, которые сразу применила на работе. После него нейронные сети перестали быть чем-то магическим и недоступным — теперь это инструмент в моем профессиональном арсенале.

Если у вас уже есть базовое понимание Python и машинного обучения, и вы хотите перейти на следующий уровень — рекомендую. Будет непросто, придется много работать самостоятельно, но результат того стоит. А если вы полный новичок в Data Science — лучше начать с более базового курса, иначе есть риск утонуть в сложностях.