Курс на Stepik
Обложка курса «Нейрондық желілер және компьютерлік көру» на Stepik
Бесплатно

Нейрондық желілер және компьютерлік көру ★ 4.909

Открыть на
STEPIK.ORG

Неліктен машиналық оқыту және нейрондық желілерді меңгеруді біздің курстан бастаған дұрыс? Біздің девиз - "Көбірек тәжірибе!": математикалық негіздерді өте қарапайым тілде түсіндіре отырып, курс авторлары, Samsung AI Center эксперттері компьютерлік көру тапсырмаларын шешу негізінде базалық білім береді. Бұл өте қызық!

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Нейрондық желілер және компьютерлік көру»Учеников на курсе 589
Сертификаты, выданные на курсе «Нейрондық желілер және компьютерлік көру»Сертификатов выдано 105
Отзывы о курсе «Нейрондық желілер және компьютерлік көру»Отзывов получено 11
Рейтинг курса «Нейрондық желілер және компьютерлік көру»Рейтинг курса 4.909
Уроки в курсе «Нейрондық желілер және компьютерлік көру»Количество уроков 37
Тесты в курсе «Нейрондық желілер және компьютерлік көру»Количество квизов 156
Задачи с кодом в курсе «Нейрондық желілер және компьютерлік көру»Количество задач с кодом 24
Время прохождения курса «Нейрондық желілер және компьютерлік көру»Время прохождения курса —
Обновления курса «Нейрондық желілер және компьютерлік көру»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Нейрондық желілер және компьютерлік көру»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Нейрондық желілер және компьютерлік көру»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Нейрондық желілер және компьютерлік көру» 7 разделов Уроки в курсе «Нейрондық желілер және компьютерлік көру» 37 уроков Тесты в курсе «Нейрондық желілер және компьютерлік көру» 156 тестов Задачи в курсе «Нейрондық желілер және компьютерлік көру» 24 задачи Время прохождения курса «Нейрондық желілер және компьютерлік көру» 9 ч. Последнее обновление курса «Нейрондық желілер және компьютерлік көру» обн. 2 года назад

Нейрон және нейрондық желі

5 уроков
1. Нейронның математикалық моделі ↗
2. Теориялық есептер ↗
3. Нейрондар түріндегі бульдік (логикалық) операциялар ↗
4. Нейроннан нейрондық желіге дейін ↗
5. Семинар: PyTorch базалық жұмысы ↗

Бірінші нейрондық желіні құрамыз

7 уроков
1. Нейрондық желімен тәуелділікті қалпына келтіру ↗
2. Нейрондық желінің компоненттері ↗
3. Нейрондық желіні баптау алгоритмі ↗
4. Теориялық тапсырмалар: графтарды есептеу және BackProp ↗
5. Теориялық тапсырмалар: тәуелділікті қалпына келтіру ↗
6. Семинар: Градиентті түсуді іске асыру (1 бөлім) ↗
7. Семинар: градиентті түсуді жүзеге асыру (2 бөлім) ↗

Нейрондық желілер арқылы шешілетін есептер

6 уроков
1. Бинарлы классификациялау? Бинарлы кросс-энтропия! ↗
2. Көп кластық классификациялау? Софтмакс! ↗
3. Локализация, анықтау, сегментация және super-resolution ↗
4. Теориялық тапсырмалар. Жоғалту функциясы ↗
5. Семинар: Бірінші нейрондық желіні құрайық ↗
6. Семинар: PyTorch классификациясы ↗

Оңтайландыру әдістері

4 урока
1. Ең қарапайым градиенттің түсуі ↗
2. Градиентті түсу модификациялары ↗
3. Теориялық тапсырмалар: momentum-мен SGD түсіну ↗
4. Семинар: жазба сандарды толық байланысқан желімен жіктеу ↗

Жинақтау, жинақтау каскады

7 уроков
1. Жинақтау, жинақтау каскады ↗
2. Семинар: жинақталу қабатын жүзеге асыру ↗
3. Барлығын жинаңыз: LeNet архитектурасы (1998) ↗
4. Барлығын жинаңыз: AlexNet (2012) және VGG (2014) ↗
5. Барлығын жинаңыз: GoogLeNet және ResNet (2015) ↗
6. Семинар: Қолмен жазылған сандарды конволюциялық нейрон мен тану ↗
7. Теориялық тапсырмалар: жинақталу нейрондық желілердің архетикт. ↗

Жүйелеу және қалыпқа келтіру

5 уроков
1. Қайта оқыту жағдайында қарқынды жұмыс жасайық! ↗
2. Мәңгілік те аз ба? Батч-қалыпқа келтіру! ↗
3. Семинар: қалыпқа келтіру қабаты ↗
4. Семинар: CIFAR датасетінде жіктеу мәселесін шешеміз ↗
5. Теориялық тапсырмалар: жүйелеу ↗

Максималды ықтималдылық әдісі және үлкен финал

3 урока
1. Максималды ықтималдылық әдісі ↗
2. Теориялық есептер: максималды ықтималдылық әдісі ↗
3. Transfer learning, Kaggle жарысы мысалында ↗