Онлайн - курс "Создание нейросетей на Python"

• Модуль №1. Введение

Список уроков:

• Как проходить курс?
• Введение в машинное обучение
• Установка необходимого ПО

В конце данного модуля у Вас уже будет всё готово для создания нейросетей.

• Модуль №2. Основы создания нейросетей

Обучение построено очень плавно. От тривиальных вещей до относительно сложных мы будем двигаться очень маленькими шажками. Поэтому понять данный модуль сможет даже гуманитарий.

Список уроков:

• Создание простейшей нейросети
• Создание нейросети с несколькими входами
• Создание нейросети с несколькими выходами
• Создание нейросети с несколькими входами и выходами
• Добавление скрытого слоя
• Библиотека NumPy
• Упрощение кода с помощью NumPy
• Оценка ошибки
• Градиентный спуск
• Решение проблемы с расхождением
• Градиентный спуск с несколькими входами
• Градиентный спуск с несколькими выходами
• Градиентный спуск с несколькими входами и несколькими выходами
• Обучение на нескольких наборах данных
• Создание нейросети, определяющей пол человека по весу и возрасту

После этого модуля Вы уже научитесь создавать и обучать свои несложные нейросети.

• Модуль №3. Создание сложных нейросетей

Простые нейросети уже могут решать многие задачи. Однако, для большинства практических задач, нужно научиться создавать нейросети с более сложной архитектурой. В этом модуле Вы этому научитесь.

Список уроков:

• Скрытые слои и функция ReLu
• Обучение со скрытыми слоями
• Распознавание рукописных цифр
• Улучшение распознавания рукописных цифр
• Пакетный градиентный спуск
• Функция активации sigmoid
• Функция активации tanh
• Функция активации softmax

После этого модуля Вы научитесь создавать достаточно сложные нейросети. Но и код становится уже большим и тяжёлым для восприятия.

Однако, его можно сильно упростить. Для этого нужно сделать обобщение всех наших знаний с помощью написания собственного фреймворка.

• Модуль №4. Создание фреймворка

Специалисты по нейросетям знают, что существует много популярных фреймворков по созданию нейросетей: PyTorch, TensorFlow, Keras, Caffe и многие другие. Но это не WordPress, который можно успешно применять, не понимая, что такое PHP или HTML.

Без понимания фундамента, Вы не сможете грамотно применять эти фреймворки. И наилучший способ разобраться в них – это сделать свой фреймворк. Этим мы и займёмся в этом модуле.

Список уроков:

• Тензоры
• Добавление автоматической дифференциации
• Добавление отрицания
• Добавление вычитания
• Добавление умножения
• Добавление суммирования
• Добавление матричного умножения
• Добавление нелинейных функций
• Создание класса для стохастического градиентного спуска
• Первое применение фреймворка
• Добавление класса для линейного слоя
• Добавление класса для последовательных слоёв
• Добавление слоёв для нелинейных функций
• Добавления слоя для вычисления ошибки
• Добавление softmax

Созданный фреймворк поможет легко и быстро создавать весьма сложные нейросети буквально несколькими строчками кода. Но самое главное не это. Главное, Вы будете знать, как любой фреймворк работает изнутри и как его грамотно применять.

• Модуль №5. Фреймворк PyTorch

PyTorch - очень мощный и гибкий фреймворк для создания нейросетей. В этом модуле Вы познакомитесь с ним.

Список уроков:

• Установка PyTorch
• Создание тензоров
• Определение и обучение модели
• Сохранение и загрузка модели
• Создание глубокой нейросети
• Заключение

После этого модуля Вы сможете применять PyTorch для создания действительно сложных нейросетей. Причём, фреймворк позволит Вам это делать легко и быстро.

• Упражнения

Без упражнений материал усваивается от силы на 10%. Поэтому упражнения необходимы для любого обучающего курса. В курсе Вас ждёт 150 заданий для закрепления материалов из уроков.