Введение в нейронные сети (Keras, Tensorflow) [stepik] [Юлия Пономарева]

[Dozhd]

Складчина: Введение в нейронные сети (Keras, Tensorflow) [stepik] [Юлия Пономарева]




Для кого этот курс:
Для тех, кто хочет разбираться в устройстве нейронных 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

Начальные требования:

Основы Python
Numpy
Основы линейной алгебры (понятия векторов, матриц)
Понятие производной
Основы машинного обучения (работа с данными, линейная регрессия)
Почему стоит выбрать именно этот курс:

В этом курсе 8 лекций с практическими упражнениями, которые покрывают основы нейронных сетей.
Каждой тонкости уделяется особое внимание, информация разжевывается до мелочей и подается вам.
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
Чему вы научитесь:

Обучать сверхточные 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
Программа курса:

Введение

Приветствие
Google Colab
Знакомство с устройством нейронных сетей

Основы обучения нейронных сетей
Keras
TensorFlow
Архитектуры нейросетей

CNN - сверточные сети
RNN - рекуррентные сети
Прикладные задачи

Сегментация
Детекция
Генерация изображений и классификация большого кол-ва классов
Цена 3500 руб.




СКАЧАТЬ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться