Перейти до головного вмісту

Блоки

Пропустити Навігація

Навігація

  • Інформаційна панель

    • Домашня сторінка

    • Сторінки сайту

      • Мої курси

      • Мітки

      • ФайлІнструкція для здобувачів освіти до вибору дисципл...

      • URL (веб-посилання)Вибір дисциплін на 2026-2027 навчальний рік

      • URL (веб-посилання)Вибір дисциплін на 2025-2026 навчальний рік

      • URL (веб-посилання)Вибір дисциплін на 2024-2025 навчальний рік

      • ФорумНовини сайту

      • URL (веб-посилання)Інструкція - основи роботи з системою Moodle

      • URL (веб-посилання)ЦИВІЛЬНИЙ ЗАХИСТ

      • ТекаНормативна база СЕЗН

      • URL (веб-посилання)Відновлення пароля

      • ФайлПам’ятка для користувача системи Moodle

      • ФайлСистема оцінки курсу

      • Зворотний зв’язокОцінка якості курсу

    • Мої курси

    • Курси

      • 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

                • ЗавданняЛабораторна робота №1 (10 балів)

                • ФайлПочаток работи з нейронними мережами

                • ЗавданняЛабораторна 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

  • Вхід

Інтелектуальні інформаційні системи

Вибір дисциплін Згорнути Розгорнути
Вибір дисциплін Згорнути Розгорнути
Обрати дисципліни Статистика вибору дисциплін ВМУ
  1. Курси
  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)

Умови завершення

  • 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 жовтня 2024, 10:35 AM
    Попередня секція
    Початок работи з нейронними мережами
    Наступна секція
    Тест 1 (10 балів)
    Підсумок збереження даних
    Завантажте мобільний додаток