Курс на Stepik
Этот курс является естественным продолжением курса «Введение в искусственные нейронные сети», где мы изучали тренировку полносвязных нейронных сетей. В настоящем курсе мы рассмотрим специальные архитектуры нейронных сетей: свёрточные (необходимые для обработки изображений), рекуррентные (обработка видео и временных рядов), автокодировщики и состязательные сети (GAN). Кроме того, будут изучены новые задачи, решаемые с помощью нейросетей: обработка текстов (NLP), metric learning и сегментации изображений.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
 Учеников на курсе |
6 994 | ||||
 Сертификатов выдано |
1 156 | ||||
 Отзывов получено |
145 | ||||
 Рейтинг курса |
4.966 | ||||
 Количество уроков |
45 | ||||
 Количество квизов |
45 | ||||
 Время прохождения курса |
— | ||||
 Обновления курса |
— | — | |||
 Дата публикации курса |
— | — | — | — | |
| Последнее обновление |
— | — | — | — | |
| Сложность | normal | — | — | — | — |
Название курса говорит само за себя, тут вы научитесь всему, что там указано. Подача материала очень простая для понимая и удобная. Это уже 3 курс, что я прохожу от этих авторов по нейросетям, и я в полном восторге, как человек, что в ИИ совсем не разбирался. Спасибо большое авторам курса, хотелось бы побольше задач на практику для закрепление материала (а то есть ощущение, что материал улетучится и придётся возвращаться, чтобы вспомнить что-то).
Курс очень познавательный. Показана и физика процессов и их математический аппарат и как все это работает на простых примерах. Курс к прохождению рекомендую. Ставлю твердые пять баллов. Автору курса - огромное спасибо за удачную компоновку и подачу учебного материала. Всем - успешного обучения.
Все понятно, советую смотреть предыдущие курсы))
полезный курс, дающий базовые знания
Замечательный курс! Нашел наиболее релевантный из доступных. Очень понятно подана информация, материалы полезны.
Просто и понятно!
Отличный курс! Спасибо
