Содержание курса
7
разделов
37
уроков
156
тестов
24
задачи
9 ч.
обн. 2 года назад
1. Нейрон және нейрондық желі
5 уроков
1 120
252
66м
15
Открытый
1.1
Нейронның математикалық моделі
↗
537
57
20м 14с
14
Открытый
1.2
Теориялық есептер
↗
187
55
6м 7с
0
Открытый
1.3
Нейрондар түріндегі бульдік (логикалық) операциялар
↗
154
30
17м 17с
-1
Открытый
1.4
Нейроннан нейрондық желіге дейін
↗
119
68
4м 18с
1
Открытый
1.5
Семинар: PyTorch базалық жұмысы
↗
123
42
18м 39с
1
2. Бірінші нейрондық желіні құрамыз
7 уроков
693
298
66м
383
Открытый
2.1
Нейрондық желімен тәуелділікті қалпына келтіру
↗
132
64
4м 28с
1
Открытый
2.2
Нейрондық желінің компоненттері
↗
105
62
16м 8с
160
Открытый
2.3
Нейрондық желіні баптау алгоритмі
↗
102
57
19м 47с
139
Открытый
2.4
Теориялық тапсырмалар: графтарды есептеу және BackProp
↗
95
19
3м 28с
1
Открытый
2.5
Теориялық тапсырмалар: тәуелділікті қалпына келтіру
↗
90
31
2м 7с
1
Открытый
2.6
Семинар: Градиентті түсуді іске асыру (1 бөлім)
↗
86
47
6м 20с
79
Открытый
2.7
Семинар: градиентті түсуді жүзеге асыру (2 бөлім)
↗
83
18
15м 2с
2
3. Нейрондық желілер арқылы шешілетін есептер
6 уроков
533
233
96м
575
Открытый
3.1
Бинарлы классификациялау? Бинарлы кросс-энтропия!
↗
101
51
13м 15с
102
Открытый
3.2
Көп кластық классификациялау? Софтмакс!
↗
79
56
22м 47с
93
Открытый
3.3
Локализация, анықтау, сегментация және super-resolution
↗
81
50
19м 41с
50
Открытый
3.4
Теориялық тапсырмалар. Жоғалту функциясы
↗
98
31
2м 36с
44
Открытый
3.5
Семинар: Бірінші нейрондық желіні құрайық
↗
84
13
21м 20с
141
Открытый
3.6
Семинар: PyTorch классификациясы
↗
90
32
19м 12с
145
4. Оңтайландыру әдістері
4 урока
296
116
63м
173
Открытый
4.1
Ең қарапайым градиенттің түсуі
↗
80
34
13м 16с
89
Открытый
4.2
Градиентті түсу модификациялары
↗
76
44
22м 30с
82
Открытый
4.3
Теориялық тапсырмалар: momentum-мен SGD түсіну
↗
69
17
3м 9с
1
Открытый
4.4
Семинар: жазба сандарды толық байланысқан желімен жіктеу
↗
71
21
24м 55с
1
5. Жинақтау, жинақтау каскады
7 уроков
445
201
113м
295
Открытый
5.1
Жинақтау, жинақтау каскады
↗
71
38
25м 13с
63
Открытый
5.2
Семинар: жинақталу қабатын жүзеге асыру
↗
71
14
4м 38с
43
Открытый
5.3
Барлығын жинаңыз: LeNet архитектурасы (1998)
↗
59
43
10м 14с
54
Открытый
5.4
Барлығын жинаңыз: AlexNet (2012) және VGG (2014)
↗
60
36
28м 37с
49
Открытый
5.5
Барлығын жинаңыз: GoogLeNet және ResNet (2015)
↗
61
36
21м 53с
35
Открытый
5.6
Семинар: Қолмен жазылған сандарды конволюциялық нейрон мен тану
↗
64
18
22м 48с
1
Открытый
5.7
Теориялық тапсырмалар: жинақталу нейрондық желілердің архетикт.
↗
59
16
4м 35с
50
6. Жүйелеу және қалыпқа келтіру
5 уроков
290
110
137м
57
Открытый
6.1
Қайта оқыту жағдайында қарқынды жұмыс жасайық!
↗
57
33
27м 6с
1
Открытый
6.2
Мәңгілік те аз ба? Батч-қалыпқа келтіру!
↗
56
36
14м 56с
53
Открытый
6.3
Семинар: қалыпқа келтіру қабаты
↗
61
8
73м 43с
1
Открытый
6.4
Семинар: CIFAR датасетінде жіктеу мәселесін шешеміз
↗
52
15
22м 1с
1
Открытый
6.5
Теориялық тапсырмалар: жүйелеу
↗
64
18
1м 24с
1
7. Максималды ықтималдылық әдісі және үлкен финал
3 урока
195
54
68м
55
Открытый
7.1
Максималды ықтималдылық әдісі
↗
58
39
19м 23с
53
Открытый
7.2
Теориялық есептер: максималды ықтималдылық әдісі
↗
69
14
3м 37с
1
Открытый
7.3
Transfer learning, Kaggle жарысы мысалында
↗
68
1
46м 38с
1