Не ленись по нейросетям учись. Не ленись по нейрос

Не ленись –по нейросетям учись. Не ленись –по нейросетям учись.
•  •  Вот несколько направлений для изучения нейросетей — от базового уровня до продвинутого:
1. Основы машинного обучения
o что такое обучение с учителем/без учителя;
o базовые алгоритмы (линейная регрессия, деревья решений);
o метрики качества моделей (accuracy, precision, recall, F1-score).
2. Нейронные сети: архитектура и принципы
o перцептроны и многослойные сети (MLP);
o функции активации (ReLU, sigmoid, tanh);
o обратное распространение ошибки (backpropagation);
o оптимизация (SGD, Adam, RMSprop).
3. Свёрточные сети (CNN)
o свёртки и пулинг;
o архитектуры (ResNet, VGG, EfficientNet);
o применение в компьютерном зрении.
4. Рекуррентные сети (RNN)
o LSTM и GRU;
o обработка последовательностей (текст, временные ряды);
o механизмы внимания (attention).
5. Трансформеры
o архитектура Transformer;
o BERT, GPT, T5;
o fine-tuning и prompt engineering.
6. Генеративные модели
o GAN (генеративно-состязательные сети);
o диффузионные модели (Stable Diffusion, DALL•E);
o VAE (вариационные автоэнкодеры).
7. Практические инструменты
o Python + библиотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib;
o фреймворки: PyTorch, TensorFlow/Keras;
o работа с данными: загрузка, предобработка, аугментация;
o развёртывание моделей (ONNX, TorchScript).
8. Этика и ограничения
o предвзятость моделей;
o интерпретируемость (SHAP, LIME);
o риски генеративных ИИ.
9. Продвинутые темы
o обучение с подкреплением (RL);
o мультимодальные модели (CLIP, Gemini);
o квантование и оптимизация под устройства.
10. Ресурсы для обучения
o курсы: Coursera (Andrew Ng), DeepLearning.AI;
o книги: «Deep Learning» (Goodfellow et al.), «Hands-On Machine Learning»;
o практики: Kaggle, Hugging Face, Google Colab.
Совет: начните с малого — реализуйте простую нейросеть для классификации цифр MNIST, затем постепенно усложняйте задачи. Главное — баланс теории и практики!
•  •  •  •  WhatsApp заявил, что намерен бороться за российских пользователей — подробности события | Дзен
сетям учись!орППппппитет тематика  ВАРфоломеева

 Не ленись –по нейросетям учись. Не ленись –по нейросетям учись.
•  •  Вот несколько направлений для изучения нейросетей — от базового уровня до продвинутого:
11. Основы машинного обучения
o что такое обучение с учителем/без учителя;
o базовые алгоритмы (линейная регрессия, деревья решений);
o метрики качества моделей (accuracy, precision, recall, F1-score).
12. Нейронные сети: архитектура и принципы
o перцептроны и многослойные сети (MLP);
o функции активации (ReLU, sigmoid, tanh);
o обратное распространение ошибки (backpropagation);
o оптимизация (SGD, Adam, RMSprop).
13. Свёрточные сети (CNN)
o свёртки и пулинг;
o архитектуры (ResNet, VGG, EfficientNet);
o применение в компьютерном зрении.
14. Рекуррентные сети (RNN)
o LSTM и GRU;
o обработка последовательностей (текст, временные ряды);
o механизмы внимания (attention).
15. Трансформеры
o архитектура Transformer;
o BERT, GPT, T5;
o fine-tuning и prompt engineering.
16. Генеративные модели
o GAN (генеративно-состязательные сети);
o диффузионные модели (Stable Diffusion, DALL•E);
o VAE (вариационные автоэнкодеры).
17. Практические инструменты
o Python + библиотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib;
o фреймворки: PyTorch, TensorFlow/Keras;
o работа с данными: загрузка, предобработка, аугментация;
o развёртывание моделей (ONNX, TorchScript).
18. Этика и ограничения
o предвзятость моделей;
o интерпретируемость (SHAP, LIME);
o риски генеративных ИИ.
19. Продвинутые темы
o обучение с подкреплением (RL);
o мультимодальные модели (CLIP, Gemini);
o квантование и оптимизация под устройства.
20. Ресурсы для обучения
o курсы: Coursera (Andrew Ng), DeepLearning.AI;
o книги: «Deep Learning» (Goodfellow et al.), «Hands-On Machine Learning»;
o практики: Kaggle, Hugging Face, Google Colab.
Совет: начните с малого — реализуйте простую нейросеть для классификации цифр MNIST, затем постепенно усложняйте задачи. Главное — баланс теории и практики!
•  •  •  •  WhatsApp заявил, что намерен бороться за российских пользователей — подробности события | Дзен