Разработка нейронных сетей на Python с нуля
Получите промокод на скидку за регистрацию!
Зарегистрируйтесь на сайте, и мы отправим Вам промокод на скидку на любые услуги продвижения в электронном письме вместе с паролем для входа. Это Ваша возможность сэкономить и ознакомиться с нашим сайтом!
Введение в нейронные сети и машинное обучение
Знакомство с основными понятиями машинного обучения и нейронных сетей. Объяснение важности и применения нейронных сетей в современных технологиях. Цели и задачи курса.
Основы программирования на Python
Изучение базовых конструкций языка Python, необходимых для разработки нейронных сетей. Переменные, типы данных, условные операторы, циклы и функции.
Работа с библиотеками для машинного обучения в Python
Обзор основных библиотек для машинного обучения (TensorFlow, Keras, PyTorch). Установка и настройка библиотек, первые примеры использования.
Проектирование структуры CNN под конкретные задачи
Как выбрать архитектуру CNN в зависимости от задачи. Примеры проектирования сетей для распознавания лиц, классификации изображений и других задач.
Обучение и оптимизация нейронных сетей
Методы обучения нейронных сетей: градиентный спуск, обратное распространение ошибки. Оптимизация гиперпараметров и улучшение производительности моделей.
Работа с Google Colab
Знакомство с Google Colab как с платформой для разработки и обучения нейронных сетей. Преимущества и особенности работы в облачной среде.
Анализ результатов и улучшение моделей
Методы анализа результатов работы нейронной сети. Метрики качества, диагностика проблем и способы улучшения моделей.
Применение нейронных сетей в реальных проектах
Обзор примеров использования нейронных сетей в реальных проектах: от распознавания лиц до автономных транспортных средств. Разбор кейсов и лучших практик.
Заключение и перспективы развития
Обобщение пройденного материала, обсуждение перспектив развития нейронных сетей и машинного обучения. Рекомендации по дальнейшему самостоятельному изучению темы.
