Форма записи на курс
Оставьте заявку, мы свяжемся с вами в ближайшее время!
Нейросети базовый курс
Этот курс предназначен для тех, кто хочет погрузиться в мир нейросетей и научиться основам их работы. Мы рассмотрим, что такое нейросети, как они обучаются, какие типы нейросетей существуют и как их можно применять для решения различных задач.
Программа курса
Введение
Архитектура и принципы
Применение нейросетей
Практика
Завершение
Часть 1.
Введение в нейросети и GPT
Введение в нейросети и GPT
- Введение в машинное обучение: алгоритмы и методы обучения нейросетей.
- Различия между супервизированным, несупервизированным и обучением с подкреплением.
- Роль данных в обучении нейросетей.
Основы машинного обучения
- Перцептрон: самый простой вид нейросети.
- Многослойные нейросети: основа для глубокого обучения.
- Сверточные нейросети (CNN) и их применение в компьютерном зрении.
- Рекуррентные нейросети (RNN) для обработки последовательных данных.
Типы нейросетей
- Определение нейросетей и их ключевая роль в области искусственного интеллекта.
- Как нейросети имитируют работу человеческого мозга.
- История и эволюция нейросетей: от первых моделей до глубокого обучения.
Что такое нейросети?
Часть 2.
Архитектура нейросетей и принципы их работы
Архитектура нейросетей и принципы их работы
- Основы архитектуры нейросетей: нейроны, слои и веса.
- Алгоритм обратного распространения ошибки (Backpropagation).
- Важность активационных функций в обучении нейросетей.
Как работают нейросети?
- Как происходит обучение нейросетей: процесс оптимизации и использования градиентного спуска.
- Как выбрать и подготовить данные для обучения.
- Проблемы обучения нейросетей: переобучение и недообучение.
Обучение нейросетей
- Введение в Python: язык программирования для работы с нейросетями.
- Обзор библиотек для создания нейросетей: TensorFlow, Keras, PyTorch.
- Примеры создания простых нейросетей с использованием Keras.
Основы программирования нейросетей
Часть 3.
Применение нейросетей
Применение нейросетей
- Сверточные нейросети (CNN) для классификации и обработки изображений.
- Примеры применения CNN: распознавание лиц, объектов, автозаполнение фотографий.
Нейросети для обработки изображений
- Рекуррентные нейросети (RNN) и их использование для обработки текста.
- Применение нейросетей для создания чат-ботов, анализа текстов, машинного перевода.
Нейросети для работы с текстом
- Как нейросети могут помочь в автоматизации бизнес-процессов.
- Примеры использования нейросетей для анализа данных, предсказания спроса, персонализации предложений.
Применение нейросетей в бизнесе
Часть 4.
Практическая часть
Практическая часть
- Пошаговая инструкция по созданию простого перцептрона для классификации изображений.
- Как настроить нейросеть с использованием Keras и TensorFlow.
- Практическое задание: создание нейросети для решения задачи классификации.
Создание первой нейросети
- Как подготовить данные для обучения нейросети: нормализация, обработка пропусков.
- Разделение данных на тренировочные и тестовые наборы.
- Оценка качества нейросети: метрики точности и ошибки.
Работа с данными
- Как улучшить нейросеть с помощью регуляризации, изменения гиперпараметров.
- Использование методов Dropout и Batch Normalization для повышения точности.
- Техники ускорения обучения нейросетей: использование графических процессоров (GPU).
Оптимизация и улучшение нейросетей
Часть 5.
Завершение курса
Завершение курса
- Основные принципы работы нейросетей.
- Как нейросети могут быть использованы в реальных задачах.
- Рекомендации для дальнейшего обучения и профессионального роста в области искусственного интеллекта.
Краткое резюме
- Финальная проверка знаний: тесты и практическое задание.
- Как продолжить обучение в области нейросетей: ресурсы, книги и онлайн-курсы.
Подведение итогов
Стоимость курса
Продолжительность курса:
Формат:
Рекомендуемые материалы:
- 4-6 недель
Формат:
- Видеоуроки, практические задания, тесты для самоконтроля.
Рекомендуемые материалы:
- Документация по TensorFlow, Keras, PyTorch, примеры кода на GitHub.
Стоимость: 50 000 руб
Курс «Нейросети. Базовый курс» поможет вам понять основы работы нейросетей и научиться применять их для решения реальных задач. По завершении курса вы будете уверенно работать с основами машинного обучения, создавать и обучать нейросети, а также применять их в различных областях, от обработки изображений до анализа данных и автоматизации бизнес-процессов.