Stepik Нейронные сети
О курсе
Подробнее
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.
Требования
Что нужно для старта
- Для успешного прохождения курса потребуется уверенное владение школьной математикой (производные, логарифмы, степени), умение не пугаться при виде математических формул и доказательств. Кроме того, необходимо уметь программировать на языке Python 3 (stepic.org/67/)
- Полезными будут знания в области линейной алгебры и статистики на уровне курса «Основы статистики» (stepic.org/76/), «Анализ данных в R» (stepic.org/129/)
Аудитория
Для кого этот курс
- Студенты и научные работники всех специальностей, школьники старших классов профильных направлений.
Содержание
5 занятийПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Основы линейной алгебры
- Общая информация о курсе
- Введение
- Надо ли вам смотреть эту неделю? (урок с задачами)
- Ликбез по линейной алгебре: векторы
- Ликбез по линейной алгебре: матрицы
- NumPy: основы
- Линейная алгебра в деле
02Перцептрон и градиентный спуск
- Нейроны: настоящие и искусственные
- Перцептрон
- Перцептрон: обучение
- Больше искусственных нейронов!
- Градиентный спуск
- Больше градиентного спуска!
- Однослойные модели
03Алгоритм обратного распространения ошибки
- Многослойный перцептрон
- Алгоритм обратного распространения ошибки
- Алгоритм обратного распространения ошибки: продолжение
- Целевые функции
04Мониторинг состояния сети
- Мониторинг состояния сети
- Визуализация
- Тест
- Практика
05Сюрприз и заключение
- Сюрприз!
- Заключение
01Основы линейной алгебры
- Общая информация о курсе
- Введение
- Надо ли вам смотреть эту неделю? (урок с задачами)
- Ликбез по линейной алгебре: векторы
- Ликбез по линейной алгебре: матрицы
- NumPy: основы
- Линейная алгебра в деле
02Перцептрон и градиентный спуск
- Нейроны: настоящие и искусственные
- Перцептрон
- Перцептрон: обучение
- Больше искусственных нейронов!
- Градиентный спуск
- Больше градиентного спуска!
- Однослойные модели
03Алгоритм обратного распространения ошибки
- Многослойный перцептрон
- Алгоритм обратного распространения ошибки
- Алгоритм обратного распространения ошибки: продолжение
- Целевые функции
04Мониторинг состояния сети
- Мониторинг состояния сети
- Визуализация
- Тест
- Практика
05Сюрприз и заключение
- Сюрприз!
- Заключение
Документ после выпуска
Институт биоинформатики
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Нейронные сети» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 14 сентября 2026 г.