Перейти до головного вмісту
Українська (uk)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Вхід
Нейронні мережі (Куд ...
Пошук курсів
Курси
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра програмної інженерії
Нейронні мережі (Кудін О.В.)
Загальне
Машинне навчання. Prometheus
Машинне навчання. Prometheus
Клацніть посилання
https://courses.prometheus.org.ua/courses/IRF/ML101/2016_T3/course/
щоб відкрити ресурс.
Попередня секція
Силабус, інф. про викладача, опис курсу
Наступна секція
Нейронні мережі та глибинне навчання. Coursera
Перейти до...
Перейти до...
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
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 №5. Ансамблеве навчання
Лабораторна робота №3. Перенесення навчання
Лекція. Ансамблеве навчання. Переніс навчання
Коментар до Л.р. №3
Лабораторная робота №4. Генерування зображень
Презентація №6. Генеративні мережі
Лекція. Генеративні нейромережі
Презентація. Рекурентні нейронні мережі
Лекція. Рекурентні нейронні мережі
Презентація. LSTM нейронні мережі
Лекція. LSTM мережі
Лабораторна робота №5. Прогнозування часових рядів
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
Екзамен теорія
Екзамен практика