Robot
Складчик
- #1
[Stepik] Введение в нейронные сети Keras/Tensorflow [Юлия Пономарева]
- Ссылка на картинку
[Stepik] Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow) (Юлия Пономарева)
Чему вы научитесь
- Обучать сверточные нейросети для задач классификации, сегментации и детекции.
- Применять метод обратного распространения ошибки.
- Создавать свои нейронные сети на Keras/Tensorflow.
- Обучать рекуррентные нейросети для работы с текстом.
- Разбираться в metric learning, autoencoders, GAN.
Цели курса
- Разобраться в устройстве нейронной сети.
- Усвоить процесс создания нейросети на Keras/Tensorflow.
- Научиться решать задачи классификации, детекции, сегментации.
- Освоить концепции сверточных и рекуррентных нейронных сетей.
- Познакомиться с популярными подходами для решений задач.
Почему стоит выбрать именно этот курс
- В этом курсе 8 лекций с практическими упражнениями, которые покрывают основы нейронных сетей.
- Задания на решение задач с помощью нейросетей проверяются преподавателем.
- Поддержка преподавателя на всем пути изучения.
- Каждой тонкости уделяется особое внимание, информация разжевывается
до мелочей и подается вам.
Начальные требования
- Основы Python.
- Numpy.
- Основы линейной алгебры (понятия векторов, матриц).
- Понятие производной.
- Основы машинного обучения (работа с данными, линейная регрессия).
Какие особенности у курса
В этом курсе 8 лекций записанных лекций, которые взяты с занятий с группой студентов. Видео представленны трансляциями на youtube, где в формате живого общения рассказывается материал и даются ответы на вопросы студентов.
Что нужно будут делать
Нужно внимательно смотреть видео-лекции (60-120 минут), выполнять
практические задания, которые будет проверять преподаватель, выполнять тесты на усвоение материала с автоматической проверкой, не бояться ошибаться и экспериментировать с нейронными сетями и само собой наслаждаться процессом обучения.
Для кого этот курс
Для тех, кто хочет разбираться в устройстве нейроных сетей, кто хочет решать задачи компьютерного зрения (computer vision) или обработки естественного языка (natural language processing), кто хочет получить навык написания кода на Keras/Tensorflow.
Чему вы научитесь
- Обучать сверточные нейросети для задач классификации, сегментации и детекции.
- Применять метод обратного распространения ошибки.
- Создавать свои нейронные сети на Keras/Tensorflow.
- Обучать рекуррентные нейросети для работы с текстом.
- Разбираться в metric learning, autoencoders, GAN.
Цели курса
- Разобраться в устройстве нейронной сети.
- Усвоить процесс создания нейросети на Keras/Tensorflow.
- Научиться решать задачи классификации, детекции, сегментации.
- Освоить концепции сверточных и рекуррентных нейронных сетей.
- Познакомиться с популярными подходами для решений задач.
Почему стоит выбрать именно этот курс
- В этом курсе 8 лекций с практическими упражнениями, которые покрывают основы нейронных сетей.
- Задания на решение задач с помощью нейросетей проверяются преподавателем.
- Поддержка преподавателя на всем пути изучения.
- Каждой тонкости уделяется особое внимание, информация разжевывается
Начальные требования
- Основы Python.
- Numpy.
- Основы линейной алгебры (понятия векторов, матриц).
- Понятие производной.
- Основы машинного обучения (работа с данными, линейная регрессия).
Какие особенности у курса
В этом курсе 8 лекций записанных лекций, которые взяты с занятий с группой студентов. Видео представленны трансляциями на youtube, где в формате живого общения рассказывается материал и даются ответы на вопросы студентов.
Что нужно будут делать
Нужно внимательно смотреть видео-лекции (60-120 минут), выполнять
Для кого этот курс
Для тех, кто хочет разбираться в устройстве нейроных сетей, кто хочет решать задачи компьютерного зрения (computer vision) или обработки естественного языка (natural language processing), кто хочет получить навык написания кода на Keras/Tensorflow.