Курс на Stepik
Обложка курса «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения» на Stepik
990 ₽

TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Этот обширный курс по машинному обучению на основе TensorFlow предназначен для тех, кто хочет глубоко понять и освоить создание нейронных сетей с нуля. Разделенный на четыре модуля, курс охватывает основы машинного обучения, углубляется в использование Python и библиотек для анализа данных, затем переходит к методам обучения без учителя и основам TensorFlow, и завершает глубоким обучением и специализированными задачами.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения»Учеников на курсе 71
Сертификаты, выданные на курсе «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения»Сертификатов выдано 6
Отзывы о курсе «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения»Количество уроков 21
Тесты в курсе «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения»Количество квизов 79
Задачи с кодом в курсе «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения»Количество задач с кодом 34
Время прохождения курса «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения»Время прохождения курса —
Стоимость курса «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения»Стоимость курса 990 ₽ —
Обновления курса «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения»Обновления курса — —
Дата публикации курса «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения» 4 раздела Уроки в курсе «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения» 21 урок Тесты в курсе «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения» 79 тестов Задачи в курсе «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения» 34 задачи Время прохождения курса «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения» 2 ч. Последнее обновление курса «TensorFlow: от основ математики до глубокого обучения» обн. 5 мая 2026

1. Основы машинного обучения и Python

6 уроков
Открытый
1.1 О курсе ↗
177
177
1м 4с
6
Открытый
1.2 Введение в машинное обучение ↗
180
59
8м 39с
1
Закрытый
1.3 Математика 📚 ↗
51
17
31м 43с
0
Закрытый
1.4 Введение в Python 🐍 ↗
42
12
16м 37с
-1
Закрытый
1.5 Обучение с учителем: Линейная и логистическая регрессия ↗
34
11
18м 30с
0
Закрытый
1.6 Обучение с учителем: Деревья решений и метод опорных векторов (S ↗
28
8
8м 50с
0

2. Обучение без учителя и основы TensorFlow

5 уроков
Закрытый
2.1 Обучение без учителя: Кластеризация ↗
26
8
6м 30с
0
Закрытый
2.2 Обучение без учителя: Снижение размерности ↗
20
9
13м 59с
0
Закрытый
2.3 Введение в TensorFlow 🌐 ↗
24
7
3м 2с
0
Закрытый
2.4 Построение первой нейронной сети на TensorFlow ↗
23
8
6м 57с
0
Закрытый
2.5 Улучшение нейронной сети ↗
22
7
6м 47с
0

3. Глубокое обучение и работа с изображениями

5 уроков
Закрытый
3.1 Введение в глубокое обучение ↗
24
15
2м 27с
0
Закрытый
3.2 Сверточные нейронные сети (CNN) ↗
25
9
4м 12с
0
Закрытый
3.3 Реализация CNN на TensorFlow ↗
19
7
2м 37с
0
Закрытый
3.4 Аугментация данных и передача обучения ↗
16
6
4м 5с
0
Закрытый
3.5 Проектирование и отладка глубоких нейронных сетей ↗
13
6
2м 4с
0

4. Специализированные задачи и завершающий проект

5 уроков
Закрытый
4.1 Обработка текстов с использованием RNN ↗
17
6
4м 41с
0
Закрытый
4.2 Генеративные состязательные сети (GAN) ↗
19
5
3м 5с
0
Закрытый
4.3 Проектирование сложных нейронных сетей ↗
17
5
1м 14с
0
Закрытый
4.4 Оптимизация и развертывание моделей ↗
12
5
3м 6с
0
Закрытый
4.5 Завершающий проект ↗
20
5
0м 19с
0