Перейти к основному содержанию

Блоки

Пропустить Навигация

Навигация

  • Личный кабинет

    • Домашняя страница

    • Страницы сайта

      • Мои курсы

      • Теги

      • ФайлІнструкція для здобувачів освіти до вибору дисципл...

      • ГиперссылкаВибір дисциплін на 2026-2027 навчальний рік

      • ГиперссылкаВибір дисциплін на 2025-2026 навчальний рік

      • ГиперссылкаВибір дисциплін на 2024-2025 навчальний рік

      • ФорумНовини сайту

      • ГиперссылкаІнструкція - основи роботи з системою Moodle

      • ГиперссылкаЦИВІЛЬНИЙ ЗАХИСТ

      • ПапкаНормативна база СЕЗН

      • ГиперссылкаВідновлення пароля

      • ФайлПам’ятка для користувача системи Moodle

      • ФайлСистема оцінки курсу

      • Обратная связьОцінка якості курсу

    • Мои курсы

    • Курсы

      • Факультети, кафедри

        • Біологічний факультет

        • Економічний факультет

        • Журналістики факультет

        • Інженерний навчально-науковий інститут ім. Ю.М. По...

        • Іноземної філології факультет

        • Математичний факультет

          • Кафедра загальної математики

          • Кафедра загальної та прикладної фізики

          • Кафедра комп'ютерних наук

            • archive

            • Методи контейнеризації та масштабування комп'ютерн...

            • Архітектура комп'ютерних систем

            • Інформаційна безпека держави

            • Нормативно-правове забезпечення інформаційної безпеки

            • Діджитал-інструменти в комерційній діяльності

            • Архітектура обчислювальних систем (ОПП Комп’ютерне...

            • Сучасні методи машинного навчання

            • Безпека інформаційно-комунікаційних систем

            • Сучасні інформаційні технології перекладу

            • Освітні вимірювання

            • Теорія інформації та кодування даних

            • Інтелектуальні інформаційні системи

              • Основи глибинного навчання.

                • ФайлПрості нейромережі на мові Python

                • ЗаданиеЛабораторна робота №1 (10 балів)

                • ФайлПочаток работи з нейронними мережами

                • ЗаданиеЛабораторна робота №2 (10 балів)

                • ТестТест 1 (10 балів)

              • Початок роботи з нейронними мережами.

              • Обробка даних. Конструювання ознак. Навчання ознак

              • Підсумковий контроль

          • Кафедра прикладної математики і механіки

          • Кафедра програмної інженерії

          • Кафедра фундаментальної та прикладної математики

          • Практична підготовка математичного факультету

          • Інформація, Статистика Математичного факультету

        • Менеджменту факультет

        • Соціальної педагогіки та психології факультет

        • Соцiологiї та управлiння факультет

        • Факультет історії та міжнародних відносин

        • Факультет фізичного виховання, здоров'я та туризму

        • Філологічний факультет

        • Юридичний факультет

      • Аспірантура

      • Науково-технічна позашкільна освіта

      • Відділ доуніверситетської підготовки, профорієнтац...

      • Адміністративний розділ

      • Центр післядипломної освіти та професійних кваліфі...

      • Школа педагогічної майстерності

  • Вход

Інтелектуальні інформаційні системи

Вибір дисциплін Свернуть Развернуть
Вибір дисциплін Свернуть Развернуть
Обрати дисципліни Статистика вибору дисциплін ВМУ
  1. Курсы
  2. Факультети, кафедри
  3. Математичний факультет
  4. Кафедра комп'ютерних наук
  5. Інтелектуальні інформаційні системи
  6. Основи глибинного навчання.
  7. Лабораторна робота №2 (10 балів)

Лабораторна робота №2 (10 балів)

Требуемые условия завершения

  • Завдання:  знайти пояснення основних понять теми. Проінтерпретувати їх письмово у звіт (ілюструвати пояснення, прикладами). Розробити просту нейронну мережу, яка навчається на готових даних, наприклад:
  • Зображення:
    • CIFAR-10 – набір, що складається з 60 000 зображень 10 класів, таких як автомобілі, птахи, коти, собаки тощо.
    • ImageNet – великий набір для класифікації зображень, який містить понад 14 мільйонів зображень у понад 20 000 категорій.
    • COCO (Common Objects in Context) – великий набір зображень з багатьма об'єктами, що містить зображення з різними об'єктами в контексті реального світу.

    Текстові дані:

    • IMDB – набір текстових відгуків про фільми, який можна використовувати для задач аналізу настроїв.
    • Enron Email Dataset – набір електронних листів з корпорації Enron, що може використовуватися для задач обробки природної мови, таких як класифікація тексту чи виявлення спаму.

    Аудіо:

    • LibriSpeech – набір аудіо для розпізнавання мови, що містить години аудіо з аудіокнигами.
    • UrbanSound8K – набір звуків з міських умов (наприклад, звуки транспорту, людей, шумів тощо) для задач класифікації звуків.

       Підготувати тести для програм. Оформити звіт
    • Підготовка до лабораторних робіт.docx Підготовка до лабораторних робіт.docx
      8 октября 2024, 10:35
    Предыдущий акт. элемент
    Початок работи з нейронними мережами
    Следующий акт. элемент
    Тест 1 (10 балів)
    Сводка хранения данных
    Скачать мобильное приложение