Перейти к основному содержанию
Боковая панель
Поиск курса
Закрыть
Поиск курса
Изменить данные поисковой строки
Русский (ru)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Вход
Нейронні мережі
Поиск курса
Закрыть
Поиск курса
Изменить данные поисковой строки
Вибір дисциплін
Свернуть
Развернуть
Вибір дисциплін
Свернуть
Развернуть
Обрати дисципліни
Статистика вибору дисциплін ВМУ
Открыть оглавление курса
Открыть боковую панель
Главная
Курсы
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра програмної інженерії
Нейронні мережі
Общее
Програмування Python для інженерів та науковців
Програмування Python для інженерів та науковців
Требуемые условия завершения
Нажмите на ссылку
kopei_vb_mova_programuvannia_python_dlia_inzheneriv_i_naukov.pdf
, чтобы просмотреть файл.
Предыдущий акт. элемент
Математика машинного навчання коротко
Следующий акт. элемент
Лабораторна робота №1. Багатошаровий перцептрон класифікації та регресії
Перейти на...
Перейти на...
Новини
Силабус, інф. про викладача, опис курсу
Машинне навчання. Prometheus
Нейронні мережі та глибинне навчання. Coursera
Згорткові нейронні мережі. Coursera
Налаштування параметрів нейронних мереж. Coursera
Singh A. Hands-On Python Deep Learning for the Web
Візуалізація нейронної мережі
Математика машинного навчання коротко
Лабораторна робота №1. Багатошаровий перцептрон класифікації та регресії
Конспект. Лекція 1.
Приклад затухаючого градієнта
Презентація №1. Глибинні нейронні мережі прямого поширення сигналу
Презентація №2. Навчання нейронних мереж
Лекція 1. Нейронні мережі
Лекція 2. Навчання нейронних мереж
Презентація 2. Навчання нейронних мереж
Коментарі до Л.р. №1
Коментар до Л.р. №1
Презентація №3. Згорткові нейронні мережі
Лабораторна робота №2. Обробка зображень. Згорткові нейромережі
Презентація №4. Комп'ютерний зір
Коментар до Л.р. №2
Метод кросвалідації
Приклад врахування незбалансованих даних
Презентація №4. Перенесання навчання (2га частина)
Лабораторна робота №3. Перенесення навчання
Лекція. Ансамблеве навчання. Переніс навчання
Коментар до Л.р. №3
Конспект. Згорткові мережі
Презентація. Генеративні мережі
Лекція. Генеративні нейромережі
Приклад GAN (на наборі fashion-mnist)
Лабораторная робота №4. Генерування зображень
файл fashion-mnist.csv
Презентація. Рекурентні нейронні мережі
Лекція. Рекурентні нейронні мережі
Презентація. LSTM нейронні мережі
Лекція. LSTM мережі
Лабораторна робота №5. Прогнозування часових рядів
Конспект. Часові ряди
What is Recurrent Neural Networks (RNN)
GRU Recurrent Neural Networks – A Smart Way to Predict Sequences in Python
ResNet-LSTM
Презентація. Обробка текстових даних
Лекція. Обробка текстових даних
Лабораторна робота №6. Обробка текстових даних
Лекція. Обробка аудіо даних
Приклад обробки аудіо даних
Лекція №12. Налаштування параметрів нейронних мереж
Завантаження сертифікатів
Залік теорія
Залік практика