Class Central is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Online Course

Нейронные сети

Bioinformatics Institute via Stepik

Overview

В данном курсе мы детально разберём процесс создания и применения нейронных сетей. В первую очередь, мы ставим перед собой цель объяснить основополагающие теоретические идеи и практические приёмы, использующиеся при обучении самых разных нейросетевых моделей. Первая часть курса фокусируется на алгоритмах, лежащих в основе обучения нейронных сетей, вторая больше ориентирована на практическое применение полученных знаний.

 

Syllabus

Основы линейной алгебры


1.1 Общая информация о курсе


1.2 Введение


1.3 Надо ли вам смотреть эту неделю? (урок с задачами)


1.4 Ликбез по линейной алгебре: векторы


1.5 Ликбез по линейной алгебре: матрицы


1.6 NumPy: основы


1.7 Линейная алгебра в деле

Перцептрон и градиентный спуск


2.1 Нейроны: настоящие и искусственные


2.2 Перцептрон


2.3 Перцептрон: обучение


2.4 Больше искусственных нейронов!


2.5 Градиентный спуск


2.6 Больше градиентного спуска!


2.7 Однослойные модели

Алгоритм обратного распространения ошибки


3.1 Многослойный перцептрон


3.2 Алгоритм обратного распространения ошибки


3.3 Алгоритм обратного распространения ошибки: продолжение


3.4 Целевые функции

Мониторинг состояния сети


4.1 Мониторинг состояния сети


4.2 Визуализация


4.3 Тест


4.4 Практика

Сюрприз и заключение


5.1 Сюрприз!


5.2 Заключение

Taught by

Arseny Moskvichev and Anastasia Miller

Related Courses

Reviews

0.0 rating, based on 0 reviews

Start your review of Нейронные сети

Class Central

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Sign up for free

Never stop learning Never Stop Learning!

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Sign up for free