Passer au contenu principal
Panneau latéral
Recherche de cours
Fermer
Recherche de cours
Activer/désactiver la saisie de recherche
Français (fr)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Connexion
Нейронні мережі
Recherche de cours
Fermer
Recherche de cours
Activer/désactiver la saisie de recherche
Вибір дисциплін
Replier
Déplier
Вибір дисциплін
Replier
Déplier
Обрати дисципліни
Статистика вибору дисциплін ВМУ
Результати вибору дисциплін
Ouvrir l’index du cours
Ouvrir le tiroir des blocs
Accueil
Cours
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра програмної інженерії
Нейронні мережі
Généralités
Машинне навчання. Prometheus
Машинне навчання. Prometheus
Conditions d’achèvement
Cliquer sur
Машинне навчання. Prometheus
pour ouvrir la ressource.
Activité précédente
Силабус, інф. про викладача, опис курсу
Activité suivante
Нейронні мережі та глибинне навчання. Coursera
Aller à…
Aller à…
Новини
Силабус, інф. про викладача, опис курсу
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
Програмування Python для інженерів та науковців
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
Екзамен теорія
Екзамен практика