Vai al contenuto principale
Pannello laterale
Course search
Chiudi
Course search
Attiva/disattiva input di ricerca
Italiano (it)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Login
Нейронні мережі
Course search
Chiudi
Course search
Attiva/disattiva input di ricerca
Вибір дисциплін
Minimizza
Espandi
Вибір дисциплін
Minimizza
Espandi
Обрати дисципліни
Статистика вибору дисциплін ВМУ
Результати вибору дисциплін
Apri indice del corso
Apri il cassetto del blocco
Home
Corsi
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра програмної інженерії
Нейронні мережі
Модуль №2
Метод кросвалідації
Метод кросвалідації
Aggregazione dei criteri
Per aprire la risorsa fai click su
Метод кросвалідації
Attività precedente
Коментар до Л.р. №2
Attività successiva
Приклад врахування незбалансованих даних
Vai a...
Vai a...
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
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
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