Мы используем cookie для стабильной работы сервиса. Подробнее

Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow)

ФорматОнлайн
Длительность3-5 часов в неделю
Объём4 занятий
О курсе

Подробнее

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. 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.
Требования

Что нужно для старта

  • - Основы Python
  • - Numpy
  • - Основы линейной алгебры (понятия векторов, матриц)
  • - Понятие производной
  • - Основы машинного обучения (работа с данными, линейная регрессия)
Результат

Что вы получите

  • 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
Аудитория

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
Содержание

Программа курса

4 занятия
ТемаЧто внутри
01Введение

- Приветствие
- Google Colab

02Знакомство с устройством нейронных сетей

- Основы обучения нейронных сетей
- Keras
- TensorFlow

03Архитектуры нейросетей

- CNN - сверточные сети
- RNN - рекуррентные сети

04Прикладные задачи

- Сегментация
- Детекция
- Генерация изображений и классификация большого кол-ва классов

01Введение

- Приветствие
- Google Colab

02Знакомство с устройством нейронных сетей

- Основы обучения нейронных сетей
- Keras
- TensorFlow

03Архитектуры нейросетей

- CNN - сверточные сети
- RNN - рекуррентные сети

04Прикладные задачи

- Сегментация
- Детекция
- Генерация изображений и классификация большого кол-ва классов

Организатор

Автор курса

StepikStepik
Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.
Подробнее об авторе
Мнения учеников

Отзывы о курсе

Оставьте отзыв

Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.

Напишите ваш коментарий, не менее 30 символов

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Оставьте заявку

Консультант ответит на вопросы о курсе «Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow)» и поможет разобраться в деталях обучения.

Комментарий ...

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

Информация обновлена 12 августа 2026 г.

Продолжить выбор

Похожие курсы

Начать без затрат

Бесплатные курсы