Введение в нейронные сети (Keras, Tensorflow)

Понимание принципов работы нейросетей требует глубокого погружения в математику и архитектуру, и этот курс предлагает детальный разбор каждого этапа — от теории градиентного спуска до реализации моделей на Keras и TensorFlow. Вы пройдете путь от основ обучения сетей до решения прикладных задач, включая компьютерное зрение и работу с текстами. Программа охватывает ключевые архитектуры: сверточные (CNN) для визуальных данных и рекуррентные (RNN) для обработки последовательностей. Материал ориентирован на тех, кто уже знаком с Python, NumPy и базовой линейной алгеброй, но хочет систематизировать знания в области глубокого обучения и начать самостоятельно проектировать архитектуры моделей.