Курс на Stepik
Обложка курса «Введение в искусственные нейронные сети» на Stepik
Бесплатно

Введение в искусственные нейронные сети ★ 4.965

Открыть на
STEPIK.ORG

В курсе даётся элементарное введение в теорию искусственных нейронных сетей. Будут изучены основные принципы тренировок нейросетей, а также технологии, обеспечивающие успех таких тренировок.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Введение в искусственные нейронные сети»Учеников на курсе 19 663
Сертификаты, выданные на курсе «Введение в искусственные нейронные сети»Сертификатов выдано 3 110
Отзывы о курсе «Введение в искусственные нейронные сети»Отзывов получено 314
Рейтинг курса «Введение в искусственные нейронные сети»Рейтинг курса 4.965
Уроки в курсе «Введение в искусственные нейронные сети»Количество уроков 47
Тесты в курсе «Введение в искусственные нейронные сети»Количество квизов 73
Время прохождения курса «Введение в искусственные нейронные сети»Время прохождения курса —
Обновления курса «Введение в искусственные нейронные сети»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Введение в искусственные нейронные сети»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Введение в искусственные нейронные сети»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———
4.965 ★
из 5
314 отзывов
★★★★★
303
★★★★★
11
★★★★★
0
★★★★★
0
★★★★★
0
Вадим Иванов
Вадим Иванов •
★ ★ ★ ★ ★
• 1 месяц назад

Курс освоил со второго раза, только лишь начав проектировать сети на pytorch я понял насколько важно на самом деле углубиться во всю базу, представленную в данном курсе. Первый раз я прошёлся по верхам, ну и, собственно, сам виноват:) Понравилась подача материала и мемы во время лекций. Обилие задач, которые можно решать каким угодно более нравящимся способом: на листочке, на калькуляторе, в colab-ноутбуке (причём там тоже более нравящимся способом: как чистый python, так и спец.модули символьной математики, либо фреймворки машинного обучения. На вкус и цвет, как говорится...). Выражаю огромную благодарность создателям курса и отдельно лектору за прекрасный материал курса!

Егор Гладких
Егор Гладких •
★ ★ ★ ★ ★
• 4 месяца назад

Отличный курс, практики стало больше чем в предыдущем (про "Машинное обучение"), но иногда это просто счёт частных производных. Объясняется всё очень простым языком, для меня самой сложной темой оказалась нормализация по мини-батчам. Буду решать и следующие курсы, как человеку, что только начинает разбираться, всё очень понравилось. возможно есть курсы получше, но я не нашёл

Сергей Кожевников
Сергей Кожевников •
★ ★ ★ ★ ★
• 4 месяца назад

Очень хороший и познавательный курс. Автор объясняет просто сложные понятия и выкладки теории и практики. Я ставлю твердую пятерку и курс рекомендую к прохождению. Автору огромная благодарность за работу по созданию курса.