Курс на Stepik
Обложка курса «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля» на Stepik
1 690 ₽

Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля ★ 4.667

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс для тех, кто хочет узнать о внутренней структуре и устройстве нейронных сетей и познакомиться с основными их разновидностями, погрузившись в обширную тему глубинного обучения | Deep Learning. Вы изучите принцип работы нейронных сетей и посмотрите, как они реализуются в коде, а также поймете механизмы лежащие в фундаменте этой технологии 🧠

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля»Учеников на курсе 255
Сертификаты, выданные на курсе «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля»Сертификатов выдано 66
Отзывы о курсе «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля»Отзывов получено 9
Рейтинг курса «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля»Рейтинг курса 4.667
Уроки в курсе «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля»Количество уроков 31
Тесты в курсе «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля»Количество квизов 72
Время прохождения курса «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля»Стоимость курса 1 690 ₽ —
Обновления курса «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля» 4 раздела Уроки в курсе «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля» 31 урок Тесты в курсе «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля» 72 теста Время прохождения курса «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля» 5 ч. Последнее обновление курса «Нейронные сети: Глубокое обучение с нуля» обн. 10 июня 2026

Глубокое обучение и нейронные сети

18 уроков
1. Введение в нейронные сети ↗
2. Перцептрон, сети, аппроксимация ↗
3. Слои в НС ↗
4. Функция активации ↗
5. Экстракция признаков ↗
6. Функция потерь ↗
7. Обучение НС ↗
8. Бэтчи и эпохи ↗
9. Оптимизация, lr ↗
10. Обратное распространение ошибки ↗
11. Смещение ↗
12. Обучаемые параметры ↗
13. Данные ↗
14. Переобучение и недообучение ↗
15. Аугментация данных ↗
16. Регуляризация ↗
17. С учителем, без учителя, с половиной учителя? ↗
18. Препроцессинг ↗

Компьютерное зрение

8 уроков
1. Обработка изображений ↗
2. Работа НС с изображениями ↗
3. CNN ↗
4. Как работает свертка (конволюция)? ↗
5. Сверточные слои против полносвязных ↗
6. Zero padding ↗
7. Max pooling ↗
8. Обучаемые параметры в CNN ↗

Дополнительные материалы

4 урока
1. Transfer learning и fine-tuning ↗
2. Проблема исчезающего градиента ↗
3. Инициализация весов ↗
4. Итоги ↗

Репетиторство

1 урок
1. Мой контакт ↗