Курс на Stepik
Обложка курса «Основы Python для разработки нейронных сетей» на Stepik
Бесплатно

Основы Python для разработки нейронных сетей 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Данный курс дает основные знания, необходимые для начала изучения специализированных библиотек языка Python, используемых для разработки нейронных сетей.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Основы Python для разработки нейронных сетей»Учеников на курсе 661
Сертификаты, выданные на курсе «Основы Python для разработки нейронных сетей»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Основы Python для разработки нейронных сетей»Отзывов получено 5
Рейтинг курса «Основы Python для разработки нейронных сетей»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Основы Python для разработки нейронных сетей»Количество уроков 18
Тесты в курсе «Основы Python для разработки нейронных сетей»Количество квизов 76
Задачи с кодом в курсе «Основы Python для разработки нейронных сетей»Количество задач с кодом 6
Время прохождения курса «Основы Python для разработки нейронных сетей»Время прохождения курса
Обновления курса «Основы Python для разработки нейронных сетей»Обновления курса
Дата публикации курса «Основы Python для разработки нейронных сетей»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Основы Python для разработки нейронных сетей»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Основы Python для разработки нейронных сетей» 4 раздела Уроки в курсе «Основы Python для разработки нейронных сетей» 18 уроков Тесты в курсе «Основы Python для разработки нейронных сетей» 76 тестов Задачи в курсе «Основы Python для разработки нейронных сетей» 6 задач Время прохождения курса «Основы Python для разработки нейронных сетей» 1 ч. Последнее обновление курса «Основы Python для разработки нейронных сетей» обн. 5 августа 2026

Повторение основ языка Python

6 уроков
1. О курсе
2. Инструменты для работы
3. Повторение основных структур данных языка Python
4. Повторение условного оператора if и циклов for и while
5. Повторение функций в Python
6. Повторение особенностей создания классов и объектов

Основы библиотек NumPy и Matplotlib

3 урока
1. Основы библиотеки NumPy
2. Важные функции линейной алгебры в NumPy
3. Основы библиотеки Matplotlib

Основы классического машинного обучения

3 урока
1. Основные идеи классического машинного обучения
2. О библиотеке Sklearn
3. Решение задачи линейной регрессии

Основы теории нейронных сетей

6 уроков
1. Математическая модель искусственного нейрона
2. Вычислительный процесс одного нейрона
3. Основные функции активации, используемые в нейронных сетях
4. Методы оптимизации и функции потерь в нейронных сетях
5. Алгоритм решения задач с помощью нейронных сетей
6. Пример использования Keras для решения задачи регрессии