Главная страницаКатегория глубокое обучениеПрактическое руководство по глубокому обучению с TensorFlow 2.0 и Keras

Практическое руководство по глубокому обучению с TensorFlow 2.0 и Keras

Name: Практическое руководство по глубокому обучению с TensorFlow 2.0 и Keras
Rating: 4.7 (23 reviews)

A Practical Guide to Deep Learning with TensorFlow 2.0 and Keras

frontendmasters

★4.7 (всего оценок - 23)

Продолжительность

5 ч 23 мин

Категория

Глубокое обучение

Количество уроков

43 Видео

Дата добавления

20 нояб. 2019 г., 10:52

Язык

Английский

Дата выхода

13 нояб. 2019 г., 10:49

Дата обновления

29 апр. 2026 г., 05:32

Практическое руководство по глубокому обучению с TensorFlow 2.0 и Keras — это идеальный выбор для тех, кто хочет освоить современные инструменты ИИ без необходимости погружаться в сложную математику. Курс сфокусирован на интуитивном понимании, экспериментах и практическом применении технологий глубокого обучения как на Python, так и в браузере с использованием JavaScript.

Что вы изучите на практике

На занятиях вы будете шаг за шагом создавать модели, обрабатывать разные типы данных и развивать понимание принципов, на которых работают современные нейронные сети.

Разнообразие реальных примеров

Изображения: распознавание объектов, классификация и фильтрация.
Видео: работа с последовательностями и анализ движения.
Аудио: определение звуковых паттернов, базовый аудиоспектральный анализ.
Текст: обработка естественного языка, простые чат-боты.
Игровые взаимодействия: обучение моделей на основе действий и откликов среды.

Подход к обучению

Каждая тема подаётся в лёгкой форме: минимум формул — максимум практики и интуитивных объяснений. Воркшоп спроектирован так, чтобы вы не просто повторяли код, а понимали, почему модель работает именно так.

Ключевые особенности воркшопа

Простой и понятный стиль

Даже если вы новичок в глубоких нейронных сетях, вы сможете быстро включиться в процесс. Мы делаем акцент на визуализации, примерах из жизни и постепенном увеличении сложности.

Работа сразу в двух технологиях

Python + TensorFlow 2.0 / Keras для полноценной локальной разработки.
JavaScript для запуска моделей прямо внутри браузера.

Интерактивность и вовлечённость

В процессе обучения вы будете активно экспериментировать, менять параметры, обучать модели на разных данных и видеть результат мгновенно. Это делает обучение не только полезным, но и действительно увлекательным.

Для кого подходит этот курс

Воркшоп будет полезен:

начинающим специалистам по данным и разработчикам;
тем, кто хочет освоить TensorFlow 2.0 и Keras с нуля;
любителям технологий, интересующимся ИИ и нейронными сетями;
тем, кто предпочитает учиться через практику, а не теорию.

Почему вы многому научитесь

Курс сочетает структурированный материал, реальные примеры, разнообразие задач и пошаговое объяснение, что позволяет быстро наращивать навыки. К концу воркшопа вы сможете самостоятельно создавать рабочие модели глубокого обучения и понимать принципы их работы.

Удален по просьбе правообладателя

Урок 1.00:06:34
Introduction
Урок 2.00:05:45
Jupyter Notebook & TensorFlow
Урок 3.00:03:46
Machine Learning Demo
Урок 4.00:03:39
Deep Learning, Machine Learning, & Neural Networks Resources
Урок 5.00:04:29
Statistics & Machine Learning
Урок 6.00:08:48
Neurons & Neuron Layers
Урок 7.00:06:28
Deep Learning
Урок 8.00:07:13
Neurons & Model Training
Урок 9.00:04:30
Training Models
Урок 10.00:06:10
Deep Learning & AI
Урок 11.00:07:19
AI Modeling Demo
Урок 12.00:06:27
Combining Neural Networks & AI
Урок 13.00:06:00
Jupyter Notebook Setup
Урок 14.00:05:03
Hardware & Compiler
Урок 15.00:13:15
Tensorflow Architecture
Урок 16.00:04:40
Plotting Uniform Data
Урок 17.00:09:34
Plotting Data with Noise
Урок 18.00:10:02
Predicting Data with TensorFlow
Урок 19.00:05:27
Visualizing Learning Rate & Loss
Урок 20.00:14:06
Learning Rate & Gradients
Урок 21.00:09:08
Learning Rate vs Steps
Урок 22.00:09:57
Image Processing with Keras
Урок 23.00:07:16
Creating a 2D Image Model
Урок 24.00:04:12
Sigmoid vs. ReLU
Урок 25.00:03:32
Softmax
Урок 26.00:08:10
Understanding the Model
Урок 27.00:06:34
Defining the Solver & Loss Function
Урок 28.00:10:06
Training a Model
Урок 29.00:09:42
Comparing Different Models
Урок 30.00:08:09
Principal Component Analysis
Урок 31.00:07:33
Convolutions & Pooling Definitions
Урок 32.00:01:22
Adding Convolutions & Pooling
Урок 33.00:15:38
Diagramming Convolutions & Pooling
Урок 34.00:11:16
Visualizing Convolutional Operations
Урок 35.00:07:59
Predicting, Saving & Loading Models
Урок 36.00:14:05
Neural Network Attention
Урок 37.00:04:29
Bias in Training Data Sets
Урок 38.00:09:32
Detecting Good & Bad Reviews
Урок 39.00:11:05
Natural Language Processing
Урок 40.00:06:12
Sentiment Analysis
Урок 41.00:10:57
Long Short Term Memory
Урок 42.00:05:43
Reinforcement Learning
Урок 43.00:01:24
Wrapping Up

Автор - frontendmasters

frontendmasters

FrontendMasters — одна из ведущих онлайн-платформ для изучения фронтенд- и веб-разработки. Курсы представлены в формате видеоворкшопов и преподаются практикующими экспертами из крупных технологических компаний. Платформа охватывает широкий спектр современных технологий (JavaScript, React, TypeScript и др.) и делает упор на глубокое понимание и применение знаний на практике.

+795

Комментарии