Курс на Stepik
Обложка курса «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения» на Stepik
Бесплатно

Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения ★ 3.667

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 47
Сертификаты, выданные на курсе «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Рейтинг курса 3.667
Уроки в курсе «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Количество уроков 86
Тесты в курсе «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Количество квизов 1451
Время прохождения курса «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения»Время прохождения курса —
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 Время прохождения курса «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения» 0 ч. Последнее обновление курса «Современные нейросети: раскрытие понятий, архитектур, применения» обн. 3 января 2026

1. 🟢 Введение: раскрытие понятий ИИ и данных

5 уроков
Открытый
1.1 🤖 Раскрытие понятия искусственного интеллекта ↗
42
11
4м 30с
0
Закрытый
1.2 🧩 Раскрытие понятия машинного обучения ↗
11
9
1м 15с
0
Закрытый
1.3 🧠 Раскрытие понятия нейросети и её работы ↗
9
9
-
0
Закрытый
1.4 ⚙️ Раскрытие различий между алгоритмом и моделью ↗
9
9
-
0
Закрытый
1.5 📊 Раскрытие понятия данных и их роли ↗
9
9
-
0

2. 🔧 Устройство нейросети: раскрытие понятий нейрона и слоя

6 уроков
Открытый
2.1 🔹 Раскрытие понятия искусственного нейрона ↗
12
9
-
0
Закрытый
2.2 🏗️ Раскрытие понятия слоя нейросети ↗
9
8
-
0
Закрытый
2.3 🚪 Раскрытие понятий входов и выходов ↗
8
8
-
0
Закрытый
2.4 ⚖️ Раскрытие понятия весов нейросети ↗
8
8
-
0
Закрытый
2.5 🎯 Раскрытие понятия смещения (Bias) ↗
8
8
-
0
Закрытый
2.6 💥 Раскрытие понятий функций активации ↗
8
7
-
0

3. 📈 Обучение модели: раскрытие понятий обучения и ошибок

6 уроков
Открытый
3.1 📉 Раскрытие понятия градиентного спуска ↗
8
7
-
0
Закрытый
3.2 🔁 Раскрытие понятий эпох и батчей ↗
7
7
-
0
Закрытый
3.3 🧮 Раскрытие понятия обратного распространения ↗
7
7
-
0
Закрытый
3.4 🎓 Раскрытие понятия обучения с учителем ↗
7
7
-
0
Закрытый
3.5 🧱 Раскрытие переобучения и регуляризации ↗
7
7
-
0
Закрытый
3.6 🧾 Раскрытие тестовой и валидационной выборки ↗
7
6
-
0

4. 🏛️ Классические архитектуры: раскрытие понятий CNN и RNN

7 уроков
Закрытый
4.1 🖼️ Раскрытие понятия свёрточных сетей (CNN) ↗
6
6
-
0
Закрытый
4.2 🔄 Раскрытие понятия рекуррентных сетей (RNN) ↗
6
6
-
0
Закрытый
4.3 🧩 Раскрытие понятий LSTM и GRU ↗
6
6
-
0
Закрытый
4.4 🎨 Раскрытие понятия Autoencoder ↗
6
6
-
0
Закрытый
4.5 🎲 Раскрытие понятий VAE ↗
6
6
-
0
Закрытый
4.6 🧠 Раскрытие понятия GAN ↗
6
6
-
0
Закрытый
4.7 🌀 Раскрытие понятий cGAN, CycleGAN, StyleGAN ↗
6
6
-
0

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

8 уроков
Закрытый
5.1 🔍 Раскрытие понятия Attention ↗
6
6
-
0
Закрытый
5.2 🧠 Раскрытие Self-Attention и Multi-Head ↗
6
6
-
0
Закрытый
5.3 🏗️ Раскрытие архитектуры Transformer ↗
6
6
-
0
Закрытый
5.4 📏 Раскрытие понятия позиционного кодирования ↗
6
6
-
0
Закрытый
5.5 📚 Раскрытие понятия BERT ↗
6
6
-
0
Закрытый
5.6 💬 Раскрытие понятия GPT ↗
6
6
-
0
Закрытый
5.7 🌍 Раскрытие понятий T5, GPT-4, LLaMA ↗
6
6
-
0
Закрытый
5.8 🖼️ Раскрытие Vision Transformer (ViT) ↗
6
6
-
0

6. ✨ Расширенные архитектуры: раскрытие понятий ResNet и GNN

7 уроков
Закрытый
6.1 🧱 Раскрытие Residual Connections и ResNet ↗
6
6
-
0
Закрытый
6.2 🌿 Раскрытие понятия DenseNet ↗
6
6
-
0
Закрытый
6.3 ⚡ Раскрытие EfficientNet и MobileNet ↗
6
6
-
0
Закрытый
6.4 👁️ Раскрытие внимания в CNN: CBAM и SENet ↗
6
6
-
0
Закрытый
6.5 🔗 Раскрытие Graph Neural Networks ↗
6
6
-
0
Закрытый
6.6 🧭 Раскрытие Graph Transformers ↗
6
6
-
0
Закрытый
6.7 🌊 Раскрытие Flow-моделей и Neural ODE ↗
6
6
-
0

7. 🛠️ Оптимизация: раскрытие понятий потерь и гиперпараметров

11 уроков
Закрытый
7.1 ⚙️ Раскрытие функций потерь (MSE, CrossEntropy) ↗
6
6
-
0
Закрытый
7.2 🧭 Раскрытие оптимизаторов (SGD, Adam) ↗
6
6
-
0
Закрытый
7.3 ⏱️ Раскрытие понятия Learning Rate ↗
6
6
-
0
Закрытый
7.4 📦 Раскрытие нормализаций ↗
6
6
-
0
Закрытый
7.5 🎯 Раскрытие понятия Dropout ↗
6
6
-
0
Закрытый
7.6 🧤 Раскрытие Gradient Clipping и Weight Decay ↗
6
6
-
0
Закрытый
7.7 🏁 Раскрытие понятия Early Stopping ↗
6
6
-
0
Закрытый
7.8 🧮 Раскрытие L1, L2 и Elastic Net ↗
6
6
-
0
Закрытый
7.9 🎨 Раскрытие Data Augmentation ↗
6
6
-
0
Закрытый
7.10 ⚗️ Раскрытие подбора гиперпараметров ↗
6
6
-
0
Закрытый
7.11 🚀 Раскрытие Inference и ускорения вывода ↗
6
6
-
0

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

10 уроков
Закрытый
8.1 🧩 Раскрытие Diffusion Models ↗
6
6
-
0
Закрытый
8.2 🎞️ Раскрытие Stable Diffusion ↗
6
6
-
0
Закрытый
8.3 🎭 Раскрытие понятия CLIP ↗
6
6
-
0
Закрытый
8.4 🎧 Раскрытие AudioLM ↗
6
6
-
0
Закрытый
8.5 📽️ Раскрытие Video Transformers ↗
6
6
-
0
Закрытый
8.6 🧮 Раскрытие Mixture of Experts ↗
6
5
-
0
Закрытый
8.7 🌐 Раскрытие Multimodal AI ↗
5
5
-
0
Закрытый
8.8 🧠 Раскрытие LLM-агентов ↗
4
4
-
0
Закрытый
8.9 ♻️ Раскрытие Reinforcement Learning ↗
4
4
-
0
Закрытый
8.10 💡 Раскрытие Self-supervised обучения ↗
4
4
-
0

9. 🌍 Применение нейросетей: раскрытие использования в отраслях

10 уроков
Закрытый
9.1 🏥 Раскрытие применения нейросетей в медицине ↗
4
4
-
0
Закрытый
9.2 💳 Раскрытие применения нейросетей в финансах ↗
4
4
-
0
Закрытый
9.3 🚗 Раскрытие нейросетей в автономном транспорте ↗
4
3
-
0
Закрытый
9.4 🏭 Раскрытие нейросетей в промышленности и IoT ↗
3
3
-
0
Закрытый
9.5 🎬 Раскрытие нейросетей в кино и искусстве ↗
3
3
-
0
Закрытый
9.6 📰 Раскрытие генерации текста и медиа ↗
3
3
-
0
Закрытый
9.7 🎮 Раскрытие нейросетей в геймдеве ↗
3
3
-
0
Закрытый
9.8 🌐 Раскрытие нейросетей в кибербезопасности ↗
3
3
-
0
Закрытый
9.9 📚 Раскрытие образовательных ИИ-помощников ↗
3
3
-
0
Закрытый
9.10 ⚛️ Раскрытие нейросетей для науки ↗
3
3
-
0

10. 🏆 Финальный квест: раскрытие проектирования нейросети

6 уроков
Закрытый
10.1 🎯 Раскрытие выбора архитектуры под задачу ↗
4
3
-
0
Закрытый
10.2 🧰 Раскрытие подготовки и очистки данных ↗
3
3
-
0
Закрытый
10.3 🧪 Раскрытие обучения и отладки модели ↗
3
3
-
0
Закрытый
10.4 🔧 Раскрытие Fine-tuning и адаптации модели ↗
3
3
-
0
Закрытый
10.5 🚀 Раскрытие развёртывания модели ↗
3
3
-
0
Закрытый
10.6 🧩 Финальный квест: создание и спасение нейросети ↗
3
3
-
0

11. 🌌 Будущее ИИ: раскрытие понятий трендов и этики

10 уроков
Закрытый
11.1 🧬 Раскрытие понятия AGI ↗
3
3
-
0
Закрытый
11.2 🧠 Раскрытие нейроморфных вычислений ↗
3
3
-
0
Закрытый
11.3 ⚛️ Раскрытие квантового машинного обучения ↗
3
3
-
0
Закрытый
11.4 🔗 Раскрытие мультиагентных систем ↗
3
3
-
0
Закрытый
11.5 🧩 Раскрытие синтетических данных ↗
3
3
-
0
Закрытый
11.6 🛡️ Раскрытие этики ИИ ↗
3
3
-
0
Закрытый
11.7 💬 Раскрытие прозрачности и интерпретируемости ↗
3
3
-
0
Закрытый
11.8 🌱 Раскрытие энергоэффективных моделей ↗
3
3
-
0
Закрытый
11.9 🚀 Раскрытие будущего профессий и синергии ИИ ↗
3
3
-
0
Закрытый
11.10 🌠 Финальное видение будущего интеллекта ↗
4
3
-
0