смотрят
3 студентов
58 Количество лекций
Начальный

Что вы изучите?

  • Научитесь пользоваться PyCharm, запускать Python файлы и программы Изучите машинное обучение и нейросети на примерах Поймете принципы программирования на Python Научитесь находить ошибки в программировании Узнаете про распознавание изображений CIFAR-10

Содержание

8ч 44м
Раздел 1: Как пользоваться PyCharm
45:07
Раздел 2: Изучение основ языка программирования Python
1:49:46
Синтаксис и основые типы
08:33
Переменные операции
09:29
Tuples и Lists
11:54
Словари
06:36
Операторы If
10:03
While и For в циклах
10:43
Импементация и исполнение функции
10:05
Параметры и возврат значения
07:47
Введение в классы и объекты
12:40
Подобъекты и подклассы
13:06
Обощение и завершение
03:37
Раздел 3: Понимание машинного обучения и нейронных сетей
1:04:20
Введение в день 3
02:01
Введение в машинное обучение
11:23
Введение в машинное обучение (часть 1)
06:13
Введение в машинное обучение (часть 2)
05:35
Введение в нейросети
10:23
Введение в Convolutions
14:10
Введение в Convolutions (часть 1)
07:15
Введение в Convolutions (часть 2)
07:20
Раздел 4: Изучение Keras API
1:17:04
Введение в день 4
01:49
Введение в Tensorflow и Keras
09:06
Понимание синтаксиса Keras
19:13
Понимание синтаксиса Keras (часть 1)
09:14
Понимание синтаксиса Keras (часть 2)
10:24
Введение в функции активации
13:26
Введение в функции активации (часть 1)
05:59
Введение в функции активации (часть 2)
07:53
Раздел 5: Форматирование наборов данных и исследование CIFAR 10
58:25
Введение в день 5
01:53
Изучение наборов данных CIFAR10
08:36
Понимание конкретных точек данных
17:43
Понимание конкретных точек данных (часть 1)
08:48
Понимание конкретных точек данных (часть 2)
09:21
Форматирование входящих изображений
12:04
Раздел 6: Создание модели распознавания кратинки
1:35:13
Введение в день 6
02:23
Создание модели
18:18
Создание модели (часть 1)
09:28
Создание модели (часть 2)
09:16
Завершение и тренировка модели
12:38
Завершение и тренировка модели (часть 1)
06:35
Завершение и тренировка модели (часть 2)
06:29
Градиентный перезод и оптимизаторы
14:50
Градиентный перезод и оптимизаторы (часть 1)
06:57
Градиентный перезод и оптимизаторы (часть 2)
08:19
Раздел 7: Сохранение и загрузка тренированной модели
1:15:00
Ввдеение в день 7
02:08
Сохранение и загрузка модели на H5
15:20
Сохранение и загрузка модели на H5 (часть 1)
07:43
Сохранение и загрузка модели на H5 (часть 2)
08:03
Сохранение модли в файл Protobuf
17:50
Сохранение модли в файл Protobuf (часть 1)
08:36
Сохранение модли в файл Protobuf (часть 2)
09:40
BootCamp подведение итогов
05:40

Описание

Требования

  • Нет никаких требований

О преподавателе

Отзывы 12
Студенты 730
Курсы 33

Отзывы о платформе BitDegree

Наша оценка - Отлично
9.5 из 10
trustpilot logo 1 trustpilot logo