- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: zerotomastery
Название: Создание нейронной сети и изучение обратного распространения ошибки (2025)
Описание:
Build a Simple Neural Network & Learn Backpropagation
zerotomastery
Изучите обратное распространение ошибки и градиентный спуск, написав простую нейронную сеть с нуля на Python - без библиотек, только основы. Идеально подходит для будущих инженеров по машинному обучению, специалистов по данным и AI-разработчиков.
Чему вы научитесь:
- Программировать нейронные сети с нуля, используя только Python
- Что такое обратное распространение ошибки и как оно помогает обучать модели
- Как разбить сложную математику на простые, выполнимые шаги
- Самый простой способ понять, что такое градиенты и почему они важны
- Что действительно происходит, когда машина делает предсказания
- Как обучать более умную модель, корректируя мельчайшие детали в коде
Этот курс раскрывает суть нейронных сетей: математика и чистый Python.
Вы погрузитесь во внутреннюю механику обратного распространения ошибки, градиентного спуска и математических основ, на которых строятся современные нейросети. Никаких готовых фреймворков, никаких «чёрных ящиков» - только вы, математика и ваш код.
Пошагово вы будете строить нейросети вручную и реализовывать их с нуля. От частных производных до обновления весов - каждый концепт будет разобран и реализован в коде на Python (никаких библиотек вроде PyTorch не потребуется!).
Если вы хотите действительно понять, как работает машинное обучение - и доказать это, создав собственную нейросеть - этот курс станет вашей отправной точкой.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Создание нейронной сети и изучение обратного распространения ошибки (2025)
Описание:
Build a Simple Neural Network & Learn Backpropagation
zerotomastery
Изучите обратное распространение ошибки и градиентный спуск, написав простую нейронную сеть с нуля на Python - без библиотек, только основы. Идеально подходит для будущих инженеров по машинному обучению, специалистов по данным и AI-разработчиков.
Чему вы научитесь:
- Программировать нейронные сети с нуля, используя только Python
- Что такое обратное распространение ошибки и как оно помогает обучать модели
- Как разбить сложную математику на простые, выполнимые шаги
- Самый простой способ понять, что такое градиенты и почему они важны
- Что действительно происходит, когда машина делает предсказания
- Как обучать более умную модель, корректируя мельчайшие детали в коде
Этот курс раскрывает суть нейронных сетей: математика и чистый Python.
Вы погрузитесь во внутреннюю механику обратного распространения ошибки, градиентного спуска и математических основ, на которых строятся современные нейросети. Никаких готовых фреймворков, никаких «чёрных ящиков» - только вы, математика и ваш код.
Пошагово вы будете строить нейросети вручную и реализовывать их с нуля. От частных производных до обновления весов - каждый концепт будет разобран и реализован в коде на Python (никаких библиотек вроде PyTorch не потребуется!).
Если вы хотите действительно понять, как работает машинное обучение - и доказать это, создав собственную нейросеть - этот курс станет вашей отправной точкой.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.