Курс на Stepik
Обложка курса «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения» на Stepik
1 000 ₽

Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Погрузись в удивительный мир современных нейросетей через формат квеста! 🚀 Этот курс поможет тебе понять, как устроен интеллект машин, шаг за шагом раскрывая все ключевые понятия — от простых нейронов до трансформеров, от обучения до применения в реальных отраслях 🌍. Ты пройдёшь путь исследователя, соберёшь свою нейросеть и поймёшь, почему искусственный интеллект — это не магия, а математика, архитектура и творчество 💡🤖

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Учеников на курсе 4
Сертификаты, выданные на курсе «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Сертификатов выдано 4
Отзывы о курсе «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Количество уроков 86
Тесты в курсе «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Количество квизов 1451
Стоимость курса «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Стоимость курса 1 000 ₽ —
Обновления курса «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения» 11 разделов Уроки в курсе «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения» 86 уроков Тесты в курсе «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения» 1451 тест Последнее обновление курса «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения» обн. 1 год назад

1. 🟢 Введение: раскрытие понятий ИИ и данных

5 уроков
Открытый
1.1 🤖 Раскрытие понятия искусственного интеллекта ↗
16
6
-
0
Закрытый
1.2 🧩 Раскрытие понятия машинного обучения ↗
3
3
-
0
Закрытый
1.3 🧠 Раскрытие понятия нейросети и её работы ↗
3
3
-
0
Закрытый
1.4 ⚙️ Раскрытие различий между алгоритмом и моделью ↗
3
3
-
0
Закрытый
1.5 📊 Раскрытие понятия данных и их роли ↗
3
3
-
0

2. 🔧 Устройство нейросети: раскрытие понятий нейрона и слоя

6 уроков
Открытый
2.1 🔹 Раскрытие понятия искусственного нейрона ↗
11
5
-
0
Закрытый
2.2 🏗️ Раскрытие понятия слоя нейросети ↗
3
3
-
0
Закрытый
2.3 🚪 Раскрытие понятий входов и выходов ↗
3
3
-
0
Закрытый
2.4 ⚖️ Раскрытие понятия весов нейросети ↗
3
3
-
0
Закрытый
2.5 🎯 Раскрытие понятия смещения (Bias) ↗
4
3
-
0
Закрытый
2.6 💥 Раскрытие понятий функций активации ↗
3
3
-
0

3. 📈 Обучение модели: раскрытие понятий обучения и ошибок

6 уроков
Открытый
3.1 📉 Раскрытие понятия градиентного спуска ↗
12
5
-
0
Закрытый
3.2 🔁 Раскрытие понятий эпох и батчей ↗
3
3
-
0
Закрытый
3.3 🧮 Раскрытие понятия обратного распространения ↗
3
3
-
0
Закрытый
3.4 🎓 Раскрытие понятия обучения с учителем ↗
3
3
-
0
Закрытый
3.5 🧱 Раскрытие переобучения и регуляризации ↗
3
3
-
0
Закрытый
3.6 🧾 Раскрытие тестовой и валидационной выборки ↗
3
3
-
0

4. 🏛️ Классические архитектуры: раскрытие понятий CNN и RNN

7 уроков
Закрытый
4.1 🖼️ Раскрытие понятия свёрточных сетей (CNN) ↗
3
3
-
0
Закрытый
4.2 🔄 Раскрытие понятия рекуррентных сетей (RNN) ↗
3
3
-
0
Закрытый
4.3 🧩 Раскрытие понятий LSTM и GRU ↗
3
3
-
0
Закрытый
4.4 🎨 Раскрытие понятия Autoencoder ↗
3
3
-
0
Закрытый
4.5 🎲 Раскрытие понятий VAE ↗
3
2
-
0
Закрытый
4.6 🧠 Раскрытие понятия GAN ↗
2
2
-
0
Закрытый
4.7 🌀 Раскрытие понятий cGAN, CycleGAN, StyleGAN ↗
2
2
-
0

5. 🌐 Трансформеры: раскрытие понятий внимания и BERT/GPT

8 уроков
Закрытый
5.1 🔍 Раскрытие понятия Attention ↗
2
2
-
0
Закрытый
5.2 🧠 Раскрытие Self-Attention и Multi-Head ↗
2
2
-
0
Закрытый
5.3 🏗️ Раскрытие архитектуры Transformer ↗
2
2
-
0
Закрытый
5.4 📏 Раскрытие понятия позиционного кодирования ↗
2
2
-
0
Закрытый
5.5 📚 Раскрытие понятия BERT ↗
2
2
-
0
Закрытый
5.6 💬 Раскрытие понятия GPT ↗
2
2
-
0
Закрытый
5.7 🌍 Раскрытие понятий T5, GPT-4, LLaMA ↗
2
2
-
0
Закрытый
5.8 🖼️ Раскрытие Vision Transformer (ViT) ↗
2
2
-
0

6. ✨ Расширенные архитектуры: раскрытие понятий ResNet и GNN

7 уроков
Закрытый
6.1 🧱 Раскрытие Residual Connections и ResNet ↗
2
2
-
0
Закрытый
6.2 🌿 Раскрытие понятия DenseNet ↗
2
2
-
0
Закрытый
6.3 ⚡ Раскрытие EfficientNet и MobileNet ↗
2
2
-
0
Закрытый
6.4 👁️ Раскрытие внимания в CNN: CBAM и SENet ↗
2
2
-
0
Закрытый
6.5 🔗 Раскрытие Graph Neural Networks ↗
2
2
-
0
Закрытый
6.6 🧭 Раскрытие Graph Transformers ↗
2
2
-
0
Закрытый
6.7 🌊 Раскрытие Flow-моделей и Neural ODE ↗
2
2
-
0

7. 🛠️ Оптимизация: раскрытие понятий потерь и гиперпараметров

11 уроков
Закрытый
7.1 ⚙️ Раскрытие функций потерь (MSE, CrossEntropy) ↗
2
2
-
0
Закрытый
7.2 🧭 Раскрытие оптимизаторов (SGD, Adam) ↗
2
2
-
0
Закрытый
7.3 ⏱️ Раскрытие понятия Learning Rate ↗
2
2
-
0
Закрытый
7.4 📦 Раскрытие нормализаций ↗
2
2
-
0
Закрытый
7.5 🎯 Раскрытие понятия Dropout ↗
2
2
-
0
Закрытый
7.6 🧤 Раскрытие Gradient Clipping и Weight Decay ↗
2
2
-
0
Закрытый
7.7 🏁 Раскрытие понятия Early Stopping ↗
2
2
-
0
Закрытый
7.8 🧮 Раскрытие L1, L2 и Elastic Net ↗
2
2
-
0
Закрытый
7.9 🎨 Раскрытие Data Augmentation ↗
2
2
-
0
Закрытый
7.10 ⚗️ Раскрытие подбора гиперпараметров ↗
2
2
-
0
Закрытый
7.11 🚀 Раскрытие Inference и ускорения вывода ↗
2
2
-
0

8. 🧬Новые направления: раскрытие Diffusion, CLIP и мультимодальных

10 уроков
Закрытый
8.1 🧩 Раскрытие Diffusion Models ↗
2
2
-
0
Закрытый
8.2 🎞️ Раскрытие Stable Diffusion ↗
2
2
-
0
Закрытый
8.3 🎭 Раскрытие понятия CLIP ↗
2
2
-
0
Закрытый
8.4 🎧 Раскрытие AudioLM ↗
2
2
-
0
Закрытый
8.5 📽️ Раскрытие Video Transformers ↗
2
2
-
0
Закрытый
8.6 🧮 Раскрытие Mixture of Experts ↗
2
2
-
0
Закрытый
8.7 🌐 Раскрытие Multimodal AI ↗
2
2
-
0
Закрытый
8.8 🧠 Раскрытие LLM-агентов ↗
2
2
-
0
Закрытый
8.9 ♻️ Раскрытие Reinforcement Learning ↗
2
2
-
0
Закрытый
8.10 💡 Раскрытие Self-supervised обучения ↗
2
2
-
0

9. 🌍 Применение нейросетей: раскрытие использования в отраслях

10 уроков
Закрытый
9.1 🏥 Раскрытие применения нейросетей в медицине ↗
2
2
-
0
Закрытый
9.2 💳 Раскрытие применения нейросетей в финансах ↗
2
2
-
0
Закрытый
9.3 🚗 Раскрытие нейросетей в автономном транспорте ↗
2
2
-
0
Закрытый
9.4 🏭 Раскрытие нейросетей в промышленности и IoT ↗
2
2
-
0
Закрытый
9.5 🎬 Раскрытие нейросетей в кино и искусстве ↗
2
2
-
0
Закрытый
9.6 📰 Раскрытие генерации текста и медиа ↗
2
2
-
0
Закрытый
9.7 🎮 Раскрытие нейросетей в геймдеве ↗
2
2
-
0
Закрытый
9.8 🌐 Раскрытие нейросетей в кибербезопасности ↗
2
2
-
0
Закрытый
9.9 📚 Раскрытие образовательных ИИ-помощников ↗
2
2
-
0
Закрытый
9.10 ⚛️ Раскрытие нейросетей для науки ↗
2
2
-
0

10. 🏆 Финальный квест: раскрытие проектирования нейросети

6 уроков
Закрытый
10.1 🎯 Раскрытие выбора архитектуры под задачу ↗
2
2
-
0
Закрытый
10.2 🧰 Раскрытие подготовки и очистки данных ↗
2
2
-
0
Закрытый
10.3 🧪 Раскрытие обучения и отладки модели ↗
2
2
-
0
Закрытый
10.4 🔧 Раскрытие Fine-tuning и адаптации модели ↗
2
2
-
0
Закрытый
10.5 🚀 Раскрытие развёртывания модели ↗
2
2
-
0
Закрытый
10.6 🧩 Финальный квест: создание и спасение нейросети ↗
3
2
-
0

11. 🌌 Будущее ИИ: раскрытие понятий трендов и этики

10 уроков
Закрытый
11.1 🧬 Раскрытие понятия AGI ↗
2
2
-
0
Закрытый
11.2 🧠 Раскрытие нейроморфных вычислений ↗
2
2
-
0
Закрытый
11.3 ⚛️ Раскрытие квантового машинного обучения ↗
2
2
-
0
Закрытый
11.4 🔗 Раскрытие мультиагентных систем ↗
3
2
-
0
Закрытый
11.5 🧩 Раскрытие синтетических данных ↗
2
2
-
0
Закрытый
11.6 🛡️ Раскрытие этики ИИ ↗
2
2
-
0
Закрытый
11.7 💬 Раскрытие прозрачности и интерпретируемости ↗
2
2
-
0
Закрытый
11.8 🌱 Раскрытие энергоэффективных моделей ↗
2
2
-
0
Закрытый
11.9 🚀 Раскрытие будущего профессий и синергии ИИ ↗
2
2
-
0
Закрытый
11.10 🌠 Финальное видение будущего интеллекта ↗
2
2
-
0