Курс на Stepik
Обложка курса «Специальные архитектуры нейронных сетей (введение в CNN,RNN,NLP)» на Stepik
Бесплатно

Специальные архитектуры нейронных сетей (введение в CNN,RNN,NLP) 4.965

Открыть на
STEPIK.ORG

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
Количество учеников на курсе «Специальные архитектуры нейронных сетей (введение в CNN,RNN,NLP)»Учеников на курсе 6 906
Сертификаты, выданные на курсе «Специальные архитектуры нейронных сетей (введение в CNN,RNN,NLP)»Сертификатов выдано 1 117
Отзывы о курсе «Специальные архитектуры нейронных сетей (введение в CNN,RNN,NLP)»Отзывов получено 141
Рейтинг курса «Специальные архитектуры нейронных сетей (введение в CNN,RNN,NLP)»Рейтинг курса 4.965
Уроки в курсе «Специальные архитектуры нейронных сетей (введение в CNN,RNN,NLP)»Количество уроков 45
Тесты в курсе «Специальные архитектуры нейронных сетей (введение в CNN,RNN,NLP)»Количество квизов 45
Время прохождения курса «Специальные архитектуры нейронных сетей (введение в CNN,RNN,NLP)»Время прохождения курса
Обновления курса «Специальные архитектуры нейронных сетей (введение в CNN,RNN,NLP)»Обновления курса
Дата публикации курса «Специальные архитектуры нейронных сетей (введение в CNN,RNN,NLP)»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Специальные архитектуры нейронных сетей (введение в CNN,RNN,NLP)»Последнее обновление
Сложность normal
Динамика учеников

Завершаемость курса

16.2% учеников получили сертификат

Информация

Опубликован
Обновлён
Уроков 45
Тестов 45
Время прохождения
Сложность normal
Язык RU
Готовность 100%

Календарь прироста учеников

Меньше
Больше