<MyRusakov.ru />

Создание нейросетей на Python

Создание нейросетей на Python

Этот курс научит Вас созданию нейросетей на Python. Курс рассчитан на начинающих. Вся информация идёт от простого к сложному очень маленькими шажками. При этом глубокое знание математики не требуется. Поскольку в курсе Вы будете получать эти знания по мере необходимости.

Из курса Вы узнаете всю необходимую теорию и терминологию. Научитесь создавать нейросети самых разных архитектур и обучать их. Также Вы создадите собственный фреймворк. Что очень важно проделать для грамотного использования того же PyTorch. Затем Вы изучите и сам PyTorch.

Помимо уроков к курсу идут упражнения для закрепления материала.

Ещё Вы получите Бонусы, дополняющие основной курс: "Распознавание изображений", "Анализ настроения по тексту отзыва", "Программирование на Python с Нуля до Гуру".

Подробнее
Подписка

Подпишитесь на мой канал на YouTube, где я регулярно публикую новые видео.

YouTube Подписаться

Подписавшись по E-mail, Вы будете получать уведомления о новых статьях.

Подписка Подписаться

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте! Отзывы о сайте и обо мне оставляйте в моей группе.

Мой аккаунт Мой аккаунт Моя группа
Опрос

Какая тема Вас интересует больше?

Свежие статьи

Способы слияния списков в Python
17
март

Способы слияния списков в Python

Доброго времени суток! В этой статье мы рассмотрим разные способы объединения списков в Python.

Прочитать
Парсинг сайта вакансии на Python. Часть 2. Отображение вакансий
15
март

Парсинг сайта вакансии на Python. Часть 2. Отображение вакансий

Доброго времени суток! В прошлой статье мы рассмотрели вариант парсинга вакансий с сайта в JSON, а в данной статье рассмотрим как этот JSON-файл с вакансиями можно отобразить на странице.

Прочитать
Парсинг сайта вакансии на Python
10
март

Парсинг сайта вакансии на Python

Одно из самых популярных направлений использования языка Python является парсинг данных с веб-сайтов. Под парсингом понимают процесс разбора веб-страницы с целью извлечь из нее данные и придать им некий структурированный вид.

Прочитать