Содержание курса
1. Введение в нейронные сети
6 уроков
4 021
2 685
7м
50
Закрытый
1.1
Естественные нейронные сети
↗
1 238
564
1м 8с
13
Закрытый
1.2
Искусственный нейрон
↗
669
465
3м 39с
8
Закрытый
1.3
Персептрон
↗
568
453
1м 40с
7
Закрытый
1.4
Архитектуры нейронной сети
↗
547
392
1м 8с
7
Закрытый
1.5
Задачи, решаемые нейронными сетями
↗
511
416
0м 27с
9
Закрытый
1.6
Направления развития нейронных сетей
↗
488
395
1м 0с
6
2. Обучение нейронных сетей
4 урока
1 874
1 434
6м
36
Закрытый
2.1
Понятие обучения
↗
515
387
1м 25с
10
Закрытый
2.2
Метод обратного распространения ошибки
↗
482
365
2м 36с
8
Закрытый
2.3
Наборы данных для обучения нейронных сетей
↗
458
343
2м 32с
8
Закрытый
2.4
Рекомендации по обучению
↗
419
339
1м 5с
10
3. Средства Python для работы с нейронными сетям
6 уроков
2 634
1 966
5м
46
Закрытый
3.1
Обзор библиотек Python для работы с нейронными сетями
↗
498
498
1м 25с
9
Закрытый
3.2
Создание набора данных в Excel
↗
469
469
0м 27с
8
Закрытый
3.3
Создание нейронной сети для классификации данных на PyTorch
↗
474
401
1м 48с
11
Закрытый
3.4
Загрузка датасета
↗
420
420
0м 12с
7
Закрытый
3.5
Обучение нейронной сети
↗
415
92
1м 50с
4
Закрытый
3.6
Создание и обучение свёрточной нейронной сети
↗
358
86
1м 49с
7
4. Конструктивные методы
2 урока
560
560
1м
10
Закрытый
4.1
Идея конструктивных методов
↗
287
287
1м 56с
4
Закрытый
4.2
Голографический метод
↗
273
273
0м 12с
6