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.
Посмотреть больше
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
Независимо от того, начинаете ли вы изучать программирование или хотите усовершенствовать свои навыки, Академия Zero To Mastery научит вас React, Javascript, Python, CSS и многим другим вещам, чтобы помочь вам продвинуться по карьерной лестнице, получить работу и добиться успеха в некоторых ведущих компаниях.
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.