Курс на Stepik
Обложка курса «Basics of Neural Networks» на Stepik
Бесплатно

Basics of Neural Networks 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

The content of the course includes the basic information about artificial neural networks - starting from biological and artificial neurons, basic ANN topologies, ANN training for different tasks. High attention is devoted to manual calculations as the basis of deep understanding of artificial neural networks. This course is a part of double degree master program RCSE between KNRTU-KAI and TU Ilmenau. It is the basis for study of some advanced courses such as deep learning.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Basics of Neural Networks»Учеников на курсе 107
Сертификаты, выданные на курсе «Basics of Neural Networks»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Basics of Neural Networks»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Basics of Neural Networks»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Basics of Neural Networks»Количество уроков 33
Тесты в курсе «Basics of Neural Networks»Количество квизов 79
Время прохождения курса «Basics of Neural Networks»Время прохождения курса
Обновления курса «Basics of Neural Networks»Обновления курса
Дата публикации курса «Basics of Neural Networks»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Basics of Neural Networks»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Basics of Neural Networks» 6 разделов Уроки в курсе «Basics of Neural Networks» 33 урока Тесты в курсе «Basics of Neural Networks» 79 тестов Время прохождения курса «Basics of Neural Networks» 3 ч. Последнее обновление курса «Basics of Neural Networks» обн. 1 год назад

Basic concepts of neural networks

7 уроков
1. Artiticial intelligence and artificial neural networks
2. Biological and artificial neurons
3. Activation functions and output of artificial neuron
4. ANN basic topologies
5. Manual calculations on neural networks
6. ANN training and testing
7. Loss functions

Single layer ANN

12 уроков
1. Binary discriminator based on single layer perceptron
2. Hebbian learning rule
3. Associative memory based on single layer ANN
4. Delta (Windrow-Hoff) rule
5. Rosenblatt’s single layer perceptron
6. Using single layer NN for time series forecasting
7. Laboratory work # 1
8. Laboratory work # 2
9. Labpratory work # 3
10. Laboratory work # 4
11. Laboratory work # 5
12. Laboratory work # 6

Mulitlayer perceptron

5 уроков
1. Structure of MLP. Classification ability
2. Training of MLP. Backpropogation of error
3. Delta-rule for various activation functions
4. Different gradient schemes
5. Vanishing and exploding gradients. Overfitting and underfitting

Self-organizing maps

4 урока
1. Supervised and unsupervised training
2. Competitive learning. Kohonen networks
3. Self-organizing maps
4. Laboratory work # 7

Recurrent neural networks

4 урока
1. Basic principles of RNN
2. Hopfield Neural Network
3. LSTM
4. Laboratory work # 8

Deep learning models

1 урок
1. Convolutional neural networks