Курс на Stepik
Обложка курса «10. Введение в Deep Learning» на Stepik
Бесплатно

10. Введение в Deep Learning ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Это практическое введение в глубокое обучение, предназначенное для тех, кто хочет быстро начать использовать нейронные сети. Курс фокусируется на применении TensorFlow и Keras к структурированным данным, позволяя слушателям за короткое время освоить основные этапы создания, обучения и оценки моделей глубокого обучения непосредственно в среде Colab.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «10. Введение в Deep Learning»Учеников на курсе 23
Сертификаты, выданные на курсе «10. Введение в Deep Learning»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «10. Введение в Deep Learning»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «10. Введение в Deep Learning»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «10. Введение в Deep Learning»Количество уроков 17
Задачи с кодом в курсе «10. Введение в Deep Learning»Количество задач с кодом 6
Время прохождения курса «10. Введение в Deep Learning»Время прохождения курса —
Обновления курса «10. Введение в Deep Learning»Обновления курса — —
Дата публикации курса «10. Введение в Deep Learning»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «10. Введение в Deep Learning»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «10. Введение в Deep Learning» 6 разделов Уроки в курсе «10. Введение в Deep Learning» 17 уроков Задачи в курсе «10. Введение в Deep Learning» 6 задач Время прохождения курса «10. Введение в Deep Learning» 2 ч. Последнее обновление курса «10. Введение в Deep Learning» обн. 23 апреля 2026

1. Один-единственный нейрон

3 урока
Закрытый
1.1 Что такое глубокое обучение? ↗
16
2
111м 9с
0
Закрытый
1.2 Пример ↗
3
2
-
0
Закрытый
1.3 Задание ↗
2
0
-
0

2. Глубокие нейронные сети

2 урока
Закрытый
2.1 Функции активации и слои ↗
1
0
-
0
Закрытый
2.2 Задание ↗
0
0
-
0

3. Стохастический градиентный спуск

3 урока
Закрытый
3.1 Функции ↗
1
0
-
0
Закрытый
3.2 Пример ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.3 Задание ↗
1
0
-
0

4. Интерпретация

3 урока
Закрытый
4.1 Интерпретация кривых ↗
0
0
-
0
Закрытый
4.2 Пример ↗
0
0
-
0
Закрытый
4.3 Задание ↗
1
0
-
0

5. Dropout and Batch Normalization

3 урока
Закрытый
5.1 Dropout and Batch Normalization ↗
1
0
-
0
Закрытый
5.2 Пример ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.3 Задание ↗
0
0
-
0

6. Бинарная классификация

3 урока
Закрытый
6.1 Классификация ↗
0
0
-
0
Закрытый
6.2 Пример ↗
0
0
-
0
Закрытый
6.3 Задание ↗
1
0
-
0