Курс на Stepik
Обложка курса «Конструирование нейронных сетей» на Stepik
Бесплатно

Конструирование нейронных сетей ★ 3.857

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс нацелен формирование представлений об искусственных нейронных сетях, их видах и методах создания нейронных сетей на языке Python

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Конструирование нейронных сетей»Учеников на курсе 1 369
Сертификаты, выданные на курсе «Конструирование нейронных сетей»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Конструирование нейронных сетей»Отзывов получено 14
Рейтинг курса «Конструирование нейронных сетей»Рейтинг курса 3.857
Уроки в курсе «Конструирование нейронных сетей»Количество уроков 18
Тесты в курсе «Конструирование нейронных сетей»Количество квизов 14
Время прохождения курса «Конструирование нейронных сетей»Время прохождения курса —
Обновления курса «Конструирование нейронных сетей»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Конструирование нейронных сетей»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Конструирование нейронных сетей»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———
3.857 ★
из 5
14 отзывов
★★★★★
6
★★★★★
4
★★★★★
1
★★★★★
2
★★★★★
1
Anonymous 15208645
Anonymous 15208645 •
★ ★ ★ ★ ★
• 1.5 года назад

Курс совсем небольшой, но большая часть вода, примеры взяты со стороны. Самое полезное из курса это три урока 3.3 - 3.6 и ссылка на гит https://github.com/adventuresinML/adventures-in-ml-code/commit/6e6811a9aee695c40176953000c29b54741e741f За это 2 звезды. В целом, зря потраченное время. Хорошо, что курс короткий.

Alexander
Alexander •
★ ★ ★ ★ ★
• 2 года назад

для таких чайников как я, которые представления об ML не имеют - курс для вводной информации, самое то. Единственное я бы задания в конце доработал...

Marina Shesterenko
Marina Shesterenko •
★ ★ ★ ★ ★
• 2 года назад

Замечательный, очень лаконичный курс, который поможет сделать первые шаги в обучении моделей машинного обучения. Что мне нравится - это готовый код, от которого можно плясать, и который можно модифицировать. Рекомендую всем, начинающим заниматься машинным обучением.