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 734
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 ↗