Содержание курса
9
разделов
53
урока
235
тестов
30
задач
5 ч.
обн. 29 апреля 2026
1. Введение
3 урока
1 912
991
10м
34
Закрытый
1.1
О проекте
↗
979
430
2м 2с
11
Закрытый
1.2
Некоторые особенности обучения, самообучения
↗
516
351
3м 32с
12
Закрытый
1.3
Марафон
↗
417
210
6м 42с
11
2. Математические основы нейронных сетей
10 уроков
1 879
812
181м
9
Закрытый
2.1
Colaboratory и кое-что из Python
↗
401
104
27м 2с
-2
Закрытый
2.2
Тензор
↗
318
152
4м 33с
1
Закрытый
2.3
Манипулирование тензорами
↗
217
124
5м 47с
2
Закрытый
2.4
Примеры тензоров с данными
↗
183
74
31м 1с
3
Закрытый
2.5
Операции с тензорами
↗
154
76
18м 42с
1
Закрытый
2.6
Функции активации и потерь
↗
129
79
5м 17с
0
Закрытый
2.7
Оптимизация на основе градиента
↗
139
42
42м 25с
0
Закрытый
2.8
Задачи для повторения
↗
116
68
8м 22с
1
Закрытый
2.9
Задачи среднего уровня (оценка: хорошо)
↗
110
48
34м 47с
2
Закрытый
2.10
Задачи высокого уровня (оценка: отлично)
↗
112
45
7м 53с
1
3. Подготовка данных для нейронных сетей
7 уроков
647
280
67м
6
Закрытый
3.1
Основные понятия
↗
112
64
2м 18с
1
Закрытый
3.2
Работа с ноутбуком "Подготовка данных для НС.ipynb"
↗
117
34
12м 40с
1
Закрытый
3.3
Работа с ноутбуком "Подготовка датасета с помощью срезов.ipynb"
↗
95
22
19м 34с
0
Закрытый
3.4
Аугментация данных
↗
83
43
5м 23с
1
Закрытый
3.5
Задачи для повторения
↗
75
27
24м 35с
1
Закрытый
3.6
Задачи среднего уровня (оценка: хорошо)
↗
85
35
5м 14с
1
Закрытый
3.7
Задачи высокого уровня (оценка: отлично)
↗
80
55
0м 15с
1
4. Построение модели нейронной сети
8 уроков
644
353
28м
10
Закрытый
4.1
Основные понятия
↗
97
46
6м 36с
1
Закрытый
4.2
Разработка модели
↗
99
44
6м 59с
2
Закрытый
4.3
Регуляризация модели и настройка ее гиперпараметров
↗
82
43
2м 58с
1
Закрытый
4.4
Задача классификации
↗
78
43
3м 4с
2
Закрытый
4.5
Задача регрессии
↗
77
48
2м 40с
1
Закрытый
4.6
Задачи для повторения
↗
63
33
9м 57с
1
Закрытый
4.7
Задачи среднего уровня (оценка: хорошо)
↗
76
49
0м 12с
1
Закрытый
4.8
Задачи высокого уровня (оценка: отлично)
↗
72
47
0м 30с
1
5. Глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения
6 уроков
388
260
15м
5
Закрытый
5.1
Сверточные нейронные сети
↗
91
42
6м 5с
3
Закрытый
5.2
Визуализация сверточной нейронной сети
↗
74
42
2м 17с
1
Закрытый
5.3
Предварительно обученная сверточная нейронная сеть
↗
56
39
3м 32с
1
Закрытый
5.4
Задачи для повторения
↗
52
43
1м 36с
0
Закрытый
5.5
Задачи среднего уровня (оценка: хорошо)
↗
55
34
3м 52с
0
Закрытый
5.6
Задачи высокого уровня (оценка: отлично)
↗
60
60
0м 9с
0
6. A Confusion Matrix / Матрица ошибок
6 уроков
336
256
15м
0
Закрытый
6.1
Теория
↗
65
37
6м 54с
1
Закрытый
6.2
Матрица ошибок для бинарной классификации
↗
61
38
3м 24с
0
Закрытый
6.3
Матрица ошибок для мультиклассовой классификации
↗
62
37
4м 50с
-1
Закрытый
6.4
Задачи для повторения
↗
47
43
1м 11с
0
Закрытый
6.5
Задачи среднего уровня (оценка: хорошо)
↗
52
52
0м 10с
0
Закрытый
6.6
Задачи высокого уровня (оценка: отлично)
↗
49
49
0м 12с
0
7. Соревнования на платформе Kaggle
4 урока
219
199
2м
0
Закрытый
7.1
Распознавание рукописных цифр MNIST. Модель Dense.
↗
57
57
1м 38с
0
Закрытый
7.2
Распознавание рукописных цифр MNIST. Модель CNN.
↗
55
35
0м 24с
0
Закрытый
7.3
Классификация кошек собак. Dogs vs. Cats.
↗
46
46
1м 37с
0
Закрытый
7.4
Классификация грязных и чистых тарелок Dirty vs Cleaned
↗
61
61
1м 45с
0
8. Генеративное глубокое обучение
8 уроков
447
192
24м
0
Закрытый
8.1
Генерирование текста с помощью LSTM
↗
69
22
6м 52с
1
Закрытый
8.2
DeepDream
↗
61
18
2м 43с
0
Закрытый
8.3
Нейронная передача стиля
↗
53
18
3м 1с
0
Закрытый
8.4
Генерирование изображений с вариационными автокодировщиками
↗
52
17
4м 54с
0
Закрытый
8.5
Генеративно-состязательные сети
↗
54
15
3м 4с
0
Закрытый
8.6
Задачи для повторения
↗
48
35
2м 12с
-1
Закрытый
8.7
Задачи среднего уровня (оценка: хорошо)
↗
53
26
3м 38с
0
Закрытый
8.8
Задачи высокого уровня (оценка: отлично)
↗
57
41
2м 34с
0
9. AutoML
1 урок
75
39
2м
1
Закрытый
9.1
Концепция автоматического машинного обучения
↗
75
39
2м 8с
1