Нейронные сети: Основы глубокого обучения с нуля

Нейронные сети часто кажутся набором разрозненных терминов вроде градиентного спуска и обратного распространения ошибки, но этот курс выстраивает их в единую логическую систему. Вы разберете внутреннее устройство моделей и научитесь проектировать их архитектуру с нуля, используя псевдокод для визуализации алгоритмов.

• Архитектура CNN: детальный разбор сверточных нейронных сетей, от принципов работы сверток с данными изображений до выявления закономерностей.
• Теория оптимизации: механизмы градиентного спуска, обратного распространения ошибки и методы повышения эффективности обучения моделей.
• Стратегии обучения: практическое освоение контролируемого, неконтролируемого и полуконтролируемого обучения, а также методов трансферного обучения для переноса знаний между сетями.
• Работа с данными: алгоритмы предварительной обработки изображений и способы диагностики типичных проблем при обучении нейросетей.

Курс ориентирован на новичков и студентов, которые хотят получить глубокое понимание фундаментальных технологий AI без привязки к конкретным библиотекам или языкам программирования.