[Python] [stepik] Валерий Никаноров ― Tensorflow Keras: нейронные сети на Python (2025)

[Odyvanchik]

[stepik] Валерий Никаноров ― Tensorflow Keras: нейронные сети на Python (2025)

Чему вы научитесь

* Основы TensorFlow и Keras: архитектура, слои, модели, оптимизаторы.

* Создание и обучение нейронных сетей для задач классификации и регрессии.

* Работа с изображениями: сверточные нейронные сети (CNN).

* Трансферное обучение и fine-tuning предобученных моделей.

* Визуализация и интерпретация результатов.

* И многое другое

О курсе

Этот курс — ваш проводник в мир глубокого обучения с использованием TensorFlow и Keras. Мы не просто расскажем, как работают нейронные сети, а научим вас создавать, обучать и применять их на практике. Вы освоите ключевые инструменты для решения реальных задач: от классификации изображений до файн-тюнинга моделей.

Для кого этот курс

Для тех, кто хочет с нуля освоить TensorFlow и Keras. Для начинающих аналитиков данных, дата-саентистов и разработчиков. Для всех, кто планирует работать с нейронными сетями и искусственным интеллектом.

Начальные требования

* Базовые знания Python.

* Теоретические познания в области нейронных сетей на уровне курса Нейронные сети с нуля

* Опыт работы с библиотеками для анализа данных (например, Pandas, Numpy) будет плюсом.

Преподаватель

Валерий Никаноров.

* Работаю senior ML-инженером в МТС-банке.

* Увлекаюсь машинным обучением и нейронными сетями!

* В качестве хобби делаю курсы.

* Преподаю машинное обучение, глубинное обучение, статистику и не только уже больше 7 лет.

* Стараюсь преподносить материал интересно, без зубрежки и занудства.

* Стремлюсь делиться своими знаниями!

* Увлекался ИИ до того, как это стало мейнстримом))

Как проходит обучение

* Уроки текстовые) по TensorFlow и Keras.

* Тесты для закрепления материала.

* Практические задания на код с дальнейшим их разбором

Программа курса

Введение и настройка

* Пререквизиты и введениеДемо-доступ

* Поддержка GPU | CUDA

* Обработка данныхДемо-доступ

Создание и обучение нейронной сети

* Создание нейронной сети

* Обучение нейронной сети

* Практика на код №1

* Валидационный набор

* Прогнозирование

* Матрица ошибок

* Сохранение и загрузка модели

* Практика на код №2

CNN

* Подготовка изображений

* Создание и обучение сверточной нейронной сети

* Предсказание сверточной нейронной сети

* Выполнение аугментации данных

* Задачи на код

Fine-tuning & Transfer Learning

* Создание дообученной нейронной сети

* Обучение дообученной нейронной сети

* Классификация изображений с MobileNet

* Обработка изображений для дообученной MobileNet

* Тонкая настройка MobileNet

* Заключение

Что вы получаете

* 22 урока, 47 тестов, 4 интерактивные задачи

* Навыки работы с TensorFlow и Keras, востребованные в индустрии.

* Практический опыт создания и обучения нейронных сетей.

* Доступ к форуму для обсуждения решений и вопросов.

* Сертификат об успешном завершении курса.



—————————————————————————

🔗 Продажник:

📥 СКАЧАТЬ КУРС:

Для просмотра содержимого вам необходимо Войти или Зарегистрироваться.

🔐 Хотите получить доступ?

Чтобы увидеть скрытые ссылки и ставить лайки, активируйте VIP-статус.

💎 ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП Наш Telegram канал