[17.04.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт добавлены следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 211. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. Обучение сверточной нейронной сети с нуля на небольшом наборе данных. Загрузка данных
Шаг 212. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. Обучение сверточной нейронной сети с нуля на небольшом наборе данных. Конструирование сети
Шаг 213. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. Обучение сверточной нейронной сети с нуля на небольшом наборе данных. Предварительная обработка данных
Шаг 214. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. Обучение сверточной нейронной сети с нуля на небольшом наборе данных. Обогащение данных
Шаг 215. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. Использование предварительно обученной модели (общие сведения)
Язык программирования Python | Однострочники:
Шаг 31. Трюки Python. Форматирование баз данных с помощью функции zip()
Шаг 32. Трюки Python. Некоторые итоги
Шаг 33. Наука о данных (общие сведения)
Шаг 34. Наука о данных. Простейшие операции с двумерными массивами
Шаг 35. Наука о данных. Простейшие операции с двумерными массивами (окончание)
С уважением, администрация сайта.
[10.04.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт добавлены следующие шаги:
Язык программирования Python | Однострочники:
Шаг 21. Трюки Python. Поиск информативных слов с помощью спискового включения
Шаг 22. Трюки Python. Чтение файла
Шаг 23. Трюки Python. Лямбда-функции и функция map()
Шаг 24. Трюки Python. Лямбда-функции и функция map() (окончание)
Шаг 25. Трюки Python. Извлечение окружения вхождений подстрок с помощью срезов
Шаг 26. Трюки Python. Извлечение окружения вхождений подстрок с помощью срезов (окончание)
Шаг 27. Трюки Python. Сочетание спискового включения и срезов
Шаг 28. Трюки Python. Исправление испорченных списков с помощью присваивания срезам
Шаг 29. Трюки Python. Анализ данных о сердечной деятельности с помощью конкатенации списков
Шаг 30. Трюки Python. Поиск компаний, платящих меньше минимальной зарплаты, с помощью выражений-генераторов
С уважением, администрация сайта.
[03.04.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт добавлены следующие шаги:
Язык программирования Python | Однострочники:
Шаг 11. Краткая памятка по Python. Контейнерные структуры данных. Ассоциативные массивы
Шаг 12. Краткая памятка по Python. Контейнерные структуры данных. Принадлежность
Шаг 13. Краткая памятка по Python. Контейнерные структуры данных. Списковые включения и включения множеств
Шаг 14. Краткая памятка по Python. Управляющие конструкции. Ключевые слова if, else и elif
Шаг 15. Краткая памятка по Python. Управляющие конструкции. Циклы
Шаг 16. Краткая памятка по Python. Функции
Шаг 17. Краткая памятка по Python. Некоторые итоги
Шаг 18. Трюки Python (общие сведения)
Шаг 19. Трюки Python. Поиск самых высокооплачиваемых работников с помощью спискового включения. Общее описание
Шаг 20. Трюки Python. Поиск самых высокооплачиваемых работников с помощью спискового включения. Код и принцип работы
С уважением, администрация сайта.
[27.03.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайте появился новый раздел: "Язык программирования Python | Однострочники". Шаги из этого раздела научат Вас писать однострочники: лаконичные, удобные программы, занимающие всего одну строку кода на Python. Благодаря им, Вы сможете писать и читать код на Python, быстрее и лучше разбираться в этом языке.
Сегодня в этот раздел добавлены следующие шаги:
Язык программирования Python | Однострочники:
Шаг 1. Для чего нужно изучать однострочники?
Шаг 2. Краткая памятка по Python (общие сведения)
Шаг 3. Краткая памятка по Python. Основные структуры данных. Числовые типы данных и структуры
Шаг 4. Краткая памятка по Python. Основные структуры данных. Булевы значения
Шаг 5. Краткая памятка по Python. Основные структуры данных. Строковые значения
Шаг 6. Краткая памятка по Python. Основные структуры данных. Ключевое слово None
Шаг 7. Краткая памятка по Python. Контейнерные структуры данных. Списки
Шаг 8. Краткая памятка по Python. Контейнерные структуры данных. Списки (окончание)
Шаг 9. Краткая памятка по Python. Контейнерные структуры данных. Стеки
Шаг 10. Краткая памятка по Python. Контейнерные структуры данных. Множества
С уважением, администрация сайта.
[13.03.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 201. Работа с Keras: глубокое погружение. Разработка своего цикла обучения и оценки. Использование fit() с нестандартным циклом обучения
Шаг 202. Работа с Keras: глубокое погружение. Краткие итоги
Шаг 203. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения (общие сведения)
Шаг 204. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. Введение в сверточные нейронные сети
Шаг 205. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. Введение в сверточные нейронные сети. Операция свертывания
Шаг 206. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. Введение в сверточные нейронные сети. Операция свертывания. Эффекты границ и дополнение
Шаг 207. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. Введение в сверточные нейронные сети. Операция свертывания. Шаг свертки
Шаг 208. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. Введение в сверточные нейронные сети. Выбор максимального значения из соседних (max-pooling)
Шаг 209. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. Обучение сверточной нейронной сети с нуля на небольшом наборе данных (общие сведения)
Шаг 210. Введение в глубокое обучение в технологиях компьютерного зрения. Обучение сверточной нейронной сети с нуля на небольшом наборе данных. Целесообразность глубокого обучения для решения задач с небольшими наборами данных
Следующее обновление материалов сайта планируется 27 марта 2025 г.
С уважением, администрация сайта.
[06.03.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 191. Работа с Keras: глубокое погружение. Встроенные циклы обучения и оценки. Использование собственных метрик
Шаг 192. Работа с Keras: глубокое погружение. Встроенные циклы обучения и оценки. Использование обратных вызовов (общие сведения)
Шаг 193. Работа с Keras: глубокое погружение. Встроенные циклы обучения и оценки. Использование обратных вызовов. Обратные вызовы EarlyStopping и ModelCheckpoint
Шаг 194. Работа с Keras: глубокое погружение. Встроенные циклы обучения и оценки. Разработка своего обратного вызова
Шаг 195. Работа с Keras: глубокое погружение. Встроенные циклы обучения и оценки. Мониторинг и визуализация с помощью TensorBoard
Шаг 196. Работа с Keras: глубокое погружение. Разработка своего цикла обучения и оценки (общие сведения)
Шаг 197. Работа с Keras: глубокое погружение. Разработка своего цикла обучения и оценки. Обучение и прогнозирование
Шаг 198. Работа с Keras: глубокое погружение. Разработка своего цикла обучения и оценки. Низкоуровневое использование метрик
Шаг 199. Работа с Keras: глубокое погружение. Разработка своего цикла обучения и оценки. Полный цикл обучения и оценки
Шаг 200. Работа с Keras: глубокое погружение. Разработка своего цикла обучения и оценки. Ускорение вычислений с помощью tf.function
С уважением, администрация сайта.
[27.02.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 181. Работа с Keras: глубокое погружение. Разные способы создания моделей Keras. Функциональный API. Простой пример
Шаг 182. Работа с Keras: глубокое погружение. Разные способы создания моделей Keras. Функциональный API. Модели с несколькими входами и выходами
Шаг 183. Работа с Keras: глубокое погружение. Разные способы создания моделей Keras. Функциональный API. Обучение модели с несколькими входами и выходами
Шаг 184. Работа с Keras: глубокое погружение. Разные способы создания моделей Keras. Функциональный API. Мощь функционального API: доступ к информации о связях между слоями
Шаг 185. Работа с Keras: глубокое погружение. Разные способы создания моделей Keras. Создание производных от класса Model (общие сведения)
Шаг 186. Работа с Keras: глубокое погружение. Разные способы создания моделей Keras. Создание производных от класса Model. Реализация предыдущего примера созданием производного класса от класса Model
Шаг 187. Работа с Keras: глубокое погружение. Разные способы создания моделей Keras. Создание производных от класса Model. Что не поддерживают подклассы класса Model
Шаг 188. Работа с Keras: глубокое погружение. Разные способы создания моделей Keras. Смешивание и согласование различных компонентов
Шаг 189. Работа с Keras: глубокое погружение. Разные способы создания моделей Keras. Используйте правильный инструмент
Шаг 190. Работа с Keras: глубокое погружение. Встроенные циклы обучения и оценки (общие сведения)
С уважением, администрация сайта.
[20.02.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 171. Обобщенный процесс машинного обучения. Развертывание модели. Предоставление доступа к модели. Развертывание модели в браузере
Шаг 172. Обобщенный процесс машинного обучения. Развертывание модели. Предоставление доступа к модели. Оптимизация обученной модели
Шаг 173. Обобщенный процесс машинного обучения. Мониторинг качества работы модели в процессе эксплуатации
Шаг 174. Обобщенный процесс машинного обучения. Обслуживание модели
Шаг 175. Обобщенный процесс машинного обучения. Краткие итоги
Шаг 176. Работа с Keras: глубокое погружение (общие сведения)
Шаг 177. Работа с Keras: глубокое погружение. Спектр рабочих процессов
Шаг 178. Работа с Keras: глубокое погружение. Разные способы создания моделей Keras (общие сведения)
Шаг 179. Работа с Keras: глубокое погружение. Разные способы создания моделей Keras. Последовательная модель Sequential
Шаг 180. Работа с Keras: глубокое погружение. Разные способы создания моделей Keras. Функциональный API (общие сведения)
С уважением, администрация сайта.
[13.02.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 161. Обобщенный процесс машинного обучения. Разработка модели. Подготовка данных. Нормализация значений
Шаг 162. Обобщенный процесс машинного обучения. Разработка модели. Подготовка данных. Обработка недостающих значений
Шаг 163. Обобщенный процесс машинного обучения. Разработка модели. Выбор протокола оценки
Шаг 164. Обобщенный процесс машинного обучения. Разработка модели. Преодоление базового случая
Шаг 165. Обобщенный процесс машинного обучения. Разработка модели. Следующий шаг: разработка модели с переобучением
Шаг 166. Обобщенный процесс машинного обучения. Разработка модели. Регуляризация и настройка модели
Шаг 167. Обобщенный процесс машинного обучения. Развертывание модели. Объяснение особенностей работы модели заинтересованным сторонам и обозначение границ ожидаемого
Шаг 168. Обобщенный процесс машинного обучения. Развертывание модели. Предоставление доступа к модели (общие сведения)
Шаг 169. Обобщенный процесс машинного обучения. Развертывание модели. Предоставление доступа к модели. Развертывание модели в виде REST API
Шаг 170. Обобщенный процесс машинного обучения. Развертывание модели. Предоставление доступа к модели. Развертывание модели на устройстве
С уважением, администрация сайта.
[06.02.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 151. Обобщенный процесс машинного обучения. Определение задачи (общие сведения)
Шаг 152. Обобщенный процесс машинного обучения. Определение задачи. Формулировка задачи
Шаг 153. Обобщенный процесс машинного обучения. Определение задачи. Сбор данных
Шаг 154. Обобщенный процесс машинного обучения. Определение задачи. Сбор данных. Вложения в инфраструктуру маркировки данных
Шаг 155. Обобщенный процесс машинного обучения. Определение задачи. Сбор данных. Остерегайтесь нерепрезентативных данных
Шаг 156. Обобщенный процесс машинного обучения. Определение задачи. Первичный анализ данных
Шаг 157. Обобщенный процесс машинного обучения. Определение задачи. Выбор меры успеха
Шаг 158. Обобщенный процесс машинного обучения. Разработка модели (общие сведения)
Шаг 159. Обобщенный процесс машинного обучения. Разработка модели. Подготовка данных (общие сведения)
Шаг 160. Обобщенный процесс машинного обучения. Разработка модели. Подготовка данных. Векторизация
С уважением, администрация сайта.
[30.01.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 141. Основы машинного обучения. Улучшение общности (общие сведения)
Шаг 142. Основы машинного обучения. Улучшение общности. Курирование набора данных
Шаг 143. Основы машинного обучения. Улучшение общности. Конструирование признаков
Шаг 144. Основы машинного обучения. Улучшение общности. Ранняя остановка
Шаг 145. Основы машинного обучения. Улучшение общности. Регуляризация модели (общие сведения)
Шаг 146. Основы машинного обучения. Улучшение общности. Регуляризация модели. Уменьшение размера сети
Шаг 147. Основы машинного обучения. Улучшение общности. Регуляризация модели. Добавление регуляризации весов
Шаг 148. Основы машинного обучения. Улучшение общности. Регуляризация модели. Добавление прореживания
Шаг 149. Основы машинного обучения. Краткие итоги
Шаг 150. Обобщенный процесс машинного обучения (общие сведения)
С уважением, администрация сайта.
[23.01.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 131. Основы машинного обучения. Оценка моделей машинного обучения. Обучающие, проверочные и контрольные наборы данных (общие сведения)
Шаг 132. Основы машинного обучения. Оценка моделей машинного обучения. Обучающие, проверочные и контрольные наборы данных. Проверка с простым расщеплением выборки
Шаг 133. Основы машинного обучения. Оценка моделей машинного обучения. Обучающие, проверочные и контрольные наборы данных. Перекрестная проверка по K блокам
Шаг 134. Основы машинного обучения. Оценка моделей машинного обучения. Обучающие, проверочные и контрольные наборы данных. Перекрестная проверка по K блокам с перемешиванием
Шаг 135. Основы машинного обучения. Оценка моделей машинного обучения. Выбор базового уровня
Шаг 136. Основы машинного обучения. Оценка моделей машинного обучения. Что важно помнить об оценке моделей
Шаг 137. Основы машинного обучения. Улучшение качества обучения модели (общие сведения)
Шаг 138. Основы машинного обучения. Улучшение качества обучения модели. Настройка основных параметров градиентного спуска
Шаг 139. Основы машинного обучения. Улучшение качества обучения модели. Использование более удачной архитектуры
Шаг 140. Основы машинного обучения. Улучшение качества обучения модели. Увеличение емкости модели
С уважением, администрация сайта.
[16.01.25] Новости сайта
Уважаемые посетители! Надеемся, что Вы хорошо отдохнули и готовы с новыми силами приняться за работу! :)
Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 121. Основы машинного обучения. Обобщение: цель машинного обучения. Недообучение и переобучение
Шаг 122. Основы машинного обучения. Обобщение: цель машинного обучения. Недообучение и переобучение. Зашумленные обучающие данные
Шаг 123. Основы машинного обучения. Обобщение: цель машинного обучения. Недообучение и переобучение. Неоднозначные признаки
Шаг 124. Основы машинного обучения. Обобщение: цель машинного обучения. Недообучение и переобучение. Редкие признаки и ложная корреляция
Шаг 125. Основы машинного обучения. Обобщение: цель машинного обучения. Природа общности в глубоком обучении (общие сведения)
Шаг 126. Основы машинного обучения. Обобщение: цель машинного обучения. Природа общности в глубоком обучении. Гипотеза многообразия
Шаг 127. Основы машинного обучения. Обобщение: цель машинного обучения. Природа общности в глубоком обучении. Интерполяция как ключ к обобщению
Шаг 128. Основы машинного обучения. Обобщение: цель машинного обучения. Природа общности в глубоком обучении. Почему работает глубокое обучение
Шаг 129. Основы машинного обучения. Обобщение: цель машинного обучения. Природа общности в глубоком обучении. Обучающие данные имеют первостепенное значение
Шаг 130. Основы машинного обучения. Оценка моделей машинного обучения (общие сведения)
Мы продолжим еженедельно, по четвергам, обновлять материалы сайта.
С уважением, администрация сайта.
[26.12.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Это последнее обновление материалов сайта в этом календарном году. Мы сердечно поздравляем Вас с наступающим Новым годом и Рождеством! Желаем Вам хорошего, праздничного настроения, отличной погоды и всего самого доброго!
Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 111. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Набор данных с ценами на жилье в Бостоне
Шаг 112. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Подготовка данных
Шаг 113. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Конструирование модели
Шаг 114. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Оценка решения методом перекрестной проверки по K блокам
Шаг 115. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Оценка решения методом перекрестной проверки по K блокам (окончание)
Шаг 116. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Предсказания на новых данных
Шаг 117. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Подведение итогов
Шаг 118. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии. Краткие итоги
Шаг 119. Основы машинного обучения (общие сведения)
Шаг 120. Основы машинного обучения. Обобщение: цель машинного обучения (общие сведения)
Следующее обновление материалов сайта планируется в следующем году, в четверг, 16 января. Желаем хорошо провести время!
С уважением, администрация сайта.
[19.12.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 101. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация новостных лент: пример классификации в несколько классов. Набор данных Reuters
Шаг 102. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация новостных лент: пример классификации в несколько классов. Подготовка данных
Шаг 103. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация новостных лент: пример классификации в несколько классов. Конструирование модели
Шаг 104. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация новостных лент: пример классификации в несколько классов. Проверка решения
Шаг 105. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация новостных лент: пример классификации в несколько классов. Предсказания на новых данных
Шаг 106. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация новостных лент: пример классификации в несколько классов. Другой способ обработки меток и потерь
Шаг 107. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация новостных лент: пример классификации в несколько классов. Важность использования достаточно больших промежуточных слоев
Шаг 108. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация новостных лент: пример классификации в несколько классов. Дальнейшие эксперименты
Шаг 109. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация новостных лент: пример классификации в несколько классов. Подведение итогов
Шаг 110. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Предсказание цен на дома: пример регрессии (общие сведения)
С уважением, администрация сайта.
[12.12.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 91. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия (общие сведения)
Шаг 92. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация отзывов к фильмам: пример бинарной классификации (общие сведения)
Шаг 93. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация отзывов к фильмам: пример бинарной классификации. Набор данных IMDB
Шаг 94. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация отзывов к фильмам: пример бинарной классификации. Подготовка данных
Шаг 95. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация отзывов к фильмам: пример бинарной классификации. Конструирование модели
Шаг 96. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация отзывов к фильмам: пример бинарной классификации. Проверка решения
Шаг 97. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация отзывов к фильмам: пример бинарной классификации. Использование обученной сети для предсказаний на новых данных
Шаг 98. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация отзывов к фильмам: пример бинарной классификации. Дальнейшие эксперименты
Шаг 99. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация отзывов к фильмам: пример бинарной классификации. Подведение итогов
Шаг 100. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия. Классификация новостных лент: пример классификации в несколько классов (общие сведения)
С уважением, администрация сайта.
[05.12.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 81. Введение в Keras и TensorFlow. Анатомия нейронной сети: знакомство с основами Keras. Слои: строительные блоки глубокого обучения (общие сведения)
Шаг 82. Введение в Keras и TensorFlow. Анатомия нейронной сети: знакомство с основами Keras. Слои: строительные блоки глубокого обучения. Базовый класс Layer в Keras
Шаг 83. Введение в Keras и TensorFlow. Анатомия нейронной сети: знакомство с основами Keras. Слои: строительные блоки глубокого обучения. Автоматическое определение формы: построение слоев на лету
Шаг 84. Введение в Keras и TensorFlow. Анатомия нейронной сети: знакомство с основами Keras. От слоев к моделям
Шаг 85. Введение в Keras и TensorFlow. Анатомия нейронной сети: знакомство с основами Keras. Этап "компиляции": настройка процесса обучения
Шаг 86. Введение в Keras и TensorFlow. Анатомия нейронной сети: знакомство с основами Keras. Выбор функции потерь
Шаг 87. Введение в Keras и TensorFlow. Анатомия нейронной сети: знакомство с основами Keras. Метод fit()
Шаг 88. Введение в Keras и TensorFlow. Анатомия нейронной сети: знакомство с основами Keras. Оценка потерь и метрик на проверочных данных
Шаг 89. Введение в Keras и TensorFlow. Анатомия нейронной сети: знакомство с основами Keras. Вывод: использование модели после обучения
Шаг 90. Введение в Keras и TensorFlow. Анатомия нейронной сети: знакомство с основами Keras. Краткие итоги
С уважением, администрация сайта.
[28.11.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 71. Введение в Keras и TensorFlow. Настройка окружения для глубокого обучения. Использование Colaboratory. Первые шаги с Colaboratory
Шаг 72. Введение в Keras и TensorFlow. Настройка окружения для глубокого обучения. Использование Colaboratory. Установка пакетов с помощью pip
Шаг 73. Введение в Keras и TensorFlow. Настройка окружения для глубокого обучения. Использование Colaboratory. Работа со средой выполнения GPU
Шаг 74. Введение в Keras и TensorFlow. Первые шаги с TensorFlow (общие сведения)
Шаг 75. Введение в Keras и TensorFlow. Первые шаги с TensorFlow. Тензоры-константы и тензоры-переменные
Шаг 76. Введение в Keras и TensorFlow. Первые шаги с TensorFlow. Операции с тензорами: математические действия в TensorFlow
Шаг 77. Введение в Keras и TensorFlow. Первые шаги с TensorFlow. Второй взгляд на GradientTape
Шаг 78. Введение в Keras и TensorFlow. Первые шаги с TensorFlow. Полный пример: линейный классификатор на TensorFlow
Шаг 79. Введение в Keras и TensorFlow. Первые шаги с TensorFlow. Полный пример: линейный классификатор на TensorFlow (окончание)
Шаг 80. Введение в Keras и TensorFlow. Анатомия нейронной сети: знакомство с основами Keras (общие сведения)
С уважением, администрация сайта.
[21.11.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 61. Математические основы нейронных сетей. Оглядываясь на первый пример. Полный цикл обучения
Шаг 62. Математические основы нейронных сетей. Оглядываясь на первый пример. Оценка модели
Шаг 63. Математические основы нейронных сетей. Краткие итоги
Шаг 64. Введение в Keras и TensorFlow (общие сведения)
Шаг 65. Введение в Keras и TensorFlow. Что такое TensorFlow
Шаг 66. Введение в Keras и TensorFlow. Что такое Keras
Шаг 67. Введение в Keras и TensorFlow. Keras и TensorFlow: краткая история
Шаг 68. Введение в Keras и TensorFlow. Настройка окружения для глубокого обучения (общие сведения)
Шаг 69. Введение в Keras и TensorFlow. Настройка окружения для глубокого обучения. Jupyter Notebook: предпочтительный способ проведения экспериментов с глубоким обучением
Шаг 70. Введение в Keras и TensorFlow. Настройка окружения для глубокого обучения. Использование Colaboratory (общие сведения)
С уважением, администрация сайта.
[14.11.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 51. Математические основы нейронных сетей. Механизм нейронных сетей: оптимизация на основе градиента. Объединение производных: алгоритм обратного распространения ошибки
Шаг 52. Математические основы нейронных сетей. Механизм нейронных сетей: оптимизация на основе градиента. Объединение производных: алгоритм обратного распространения ошибки. Цепное правило
Шаг 53. Математические основы нейронных сетей. Механизм нейронных сетей: оптимизация на основе градиента. Объединение производных: алгоритм обратного распространения ошибки. Автоматическое дифференцирование с графами вычислений
Шаг 54. Математические основы нейронных сетей. Механизм нейронных сетей: оптимизация на основе градиента. Объединение производных: алгоритм обратного распространения ошибки. Объект GradientTape в TensorFlow
Шаг 55. Математические основы нейронных сетей. Оглядываясь на первый пример
Шаг 56. Математические основы нейронных сетей. Оглядываясь на первый пример. Повторная реализация первого примера в TensorFlow (общие сведения)
Шаг 57. Математические основы нейронных сетей. Оглядываясь на первый пример. Повторная реализация первого примера в TensorFlow. Простой класс Dense
Шаг 58. Математические основы нейронных сетей. Оглядываясь на первый пример. Повторная реализация первого примера в TensorFlow. Простой класс Sequential
Шаг 59. Математические основы нейронных сетей. Оглядываясь на первый пример. Повторная реализация первого примера в TensorFlow. Генератор пакетов
Шаг 60. Математические основы нейронных сетей. Оглядываясь на первый пример. Выполнение одного этапа обучения
С уважением, администрация сайта.
[07.11.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 41. Математические основы нейронных сетей. Шестеренки нейронных сетей: операции с тензорами. Поэлементные операции
Шаг 42. Математические основы нейронных сетей. Шестеренки нейронных сетей: операции с тензорами. Расширение
Шаг 43. Математические основы нейронных сетей. Шестеренки нейронных сетей: операции с тензорами. Скалярное произведение тензоров
Шаг 44. Математические основы нейронных сетей. Шестеренки нейронных сетей: операции с тензорами. Изменение формы тензора
Шаг 45. Математические основы нейронных сетей. Шестеренки нейронных сетей: операции с тензорами. Геометрическая интерпретация операций с тензорами
Шаг 46. Математические основы нейронных сетей. Шестеренки нейронных сетей: операции с тензорами. Геометрическая интерпретация глубокого обучения
Шаг 47. Математические основы нейронных сетей. Механизм нейронных сетей: оптимизация на основе градиента (общие сведения)
Шаг 48. Математические основы нейронных сетей. Механизм нейронных сетей: оптимизация на основе градиента. Что такое производная
Шаг 49. Математические основы нейронных сетей. Механизм нейронных сетей: оптимизация на основе градиента. Производная операций с тензорами: градиент
Шаг 50. Математические основы нейронных сетей. Механизм нейронных сетей: оптимизация на основе градиента. Стохастический градиентный спуск
С уважением, администрация сайта.
[31.10.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 31. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей. Тензоры третьего и более высоких рангов
Шаг 32. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей. Ключевые атрибуты
Шаг 33. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей. Манипулирование тензорами с помощью NumPy
Шаг 34. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей. Пакеты данных
Шаг 35. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей. Практические примеры тензоров с данными
Шаг 36. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей. Векторные данные
Шаг 37. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей. Временные ряды или последовательности
Шаг 38. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей. Изображения
Шаг 39. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей. Видео
Шаг 40. Математические основы нейронных сетей. Шестеренки нейронных сетей: операции с тензорами (общие сведения)
С уважением, администрация сайта.
[24.10.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 21. Что такое глубокое обучение. Почему глубокое обучение? Почему сейчас? Алгоритмы
Шаг 22. Что такое глубокое обучение. Почему глубокое обучение? Почему сейчас? Новая волна инвестиций
Шаг 23. Что такое глубокое обучение. Почему глубокое обучение? Почему сейчас? Демократизация глубокого обучения
Шаг 24. Что такое глубокое обучение. Почему глубокое обучение? Почему сейчас? Ждать ли продолжения этой тенденции?
Шаг 25. Математические основы нейронных сетей (общие сведения)
Шаг 26. Математические основы нейронных сетей. Первое знакомство с нейронной сетью
Шаг 27. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей (общие сведения)
Шаг 28. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей. Скаляры (тензоры нулевого ранга)
Шаг 29. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей. Векторы (тензоры первого ранга)
Шаг 30. Математические основы нейронных сетей. Представление данных для нейронных сетей. Матрицы (тензоры второго ранга)
С уважением, администрация сайта.
[17.10.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 11. Что такое глубокое обучение. Что было до глубокого обучения: краткая история машинного обучения. Вероятностное моделирование
Шаг 12. Что такое глубокое обучение. Что было до глубокого обучения: краткая история машинного обучения. Первые нейронные сети
Шаг 13. Что такое глубокое обучение. Что было до глубокого обучения: краткая история машинного обучения. Ядерные методы
Шаг 14. Что такое глубокое обучение. Что было до глубокого обучения: краткая история машинного обучения. Деревья решений, случайные леса и градиентный бустинг
Шаг 15. Что такое глубокое обучение. Что было до глубокого обучения: краткая история машинного обучения. Назад к нейронным сетям
Шаг 16. Что такое глубокое обучение. Что было до глубокого обучения: краткая история машинного обучения. Отличительные черты глубокого обучения
Шаг 17. Что такое глубокое обучение. Что было до глубокого обучения: краткая история машинного обучения. Современный ландшафт машинного обучения
Шаг 18. Что такое глубокое обучение. Почему глубокое обучение? Почему сейчас? (Общие сведения)
Шаг 19. Что такое глубокое обучение. Почему глубокое обучение? Почему сейчас? Оборудование
Шаг 20. Что такое глубокое обучение. Почему глубокое обучение? Почему сейчас? Данные
С уважением, администрация сайта.
[10.10.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! На сайте стал доступен новый раздел: "Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python". Шаги из этого раздела посвящены библиотеке Keras, которая в своей работе использует TensorFlow.
Сегодня в этот раздел добавлены следующие шаги:
Искуственный интеллект | Глубокое обучение на Python:
Шаг 1. Что такое глубокое обучение (введение)
Шаг 2. Что такое глубокое обучение. Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение. Искусственный интеллект
Шаг 3. Что такое глубокое обучение. Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение. Машинное обучение
Шаг 4. Что такое глубокое обучение. Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение. Изучение правил и представлений данных
Шаг 5. Что такое глубокое обучение. Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение. "Глубина" глубокого обучения
Шаг 6. Что такое глубокое обучение. Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение. Принцип действия глубокого обучения в трех картинках
Шаг 7. Что такое глубокое обучение. Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение. Какой ступени развития достигло глубокое обучение
Шаг 8. Что такое глубокое обучение. Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение. Не верьте рекламе
Шаг 9. Что такое глубокое обучение. Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение. Перспективы ИИ
Шаг 10. Что такое глубокое обучение. Что было до глубокого обучения: краткая история машинного обучения (общие сведения)
С уважением, администрация сайта.
[03.10.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Язык программирования Python | Введение в рекурсивное программирование:
Шаг 192. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Генерация комбинаторных объектов. Перестановки (общие сведения)
Шаг 193. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Генерация комбинаторных объектов. Перестановки. Проверка правильности частичных решений без использования дополнительных структур данных
Шаг 194. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Генерация комбинаторных объектов. Перестановки. Проверка правильности частичных решений с использованием дополнительных структур данных
Шаг 195. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Задача n ферзей (общие сведения)
Шаг 196. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Задача n ферзей. Поиск всех решений
Шаг 197. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Задача n ферзей. Поиск одного решения
Шаг 198. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Задача о сумме элементов подмножества
Шаг 199. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Путь в лабиринте
Шаг 200. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Судоку
Шаг 201. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Задача о рюкзаке 0-1 (общие сведения)
Шаг 202. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Задача о рюкзаке 0-1. Стандартный алгоритм перебора с возвратами
Шаг 203. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Задача о рюкзаке 0-1. Алгоритм ветвей и границ
Шаг 204. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Примеры задач
С уважением, администрация сайта.
[26.09.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Язык программирования Python | Введение в рекурсивное программирование:
Шаг 182. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. К хвостовой и вложенной рекурсии через обобщённую функцию. Приведение десятичного числа к другому основанию
Шаг 183. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. Примеры задач
Шаг 184. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами (общие сведения)
Шаг 185. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Введение
Шаг 186. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Введение. Частичные и полные решения
Шаг 187. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Введение. Рекурсивная структура
Шаг 188. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Генерация комбинаторных объектов (общие сведения)
Шаг 189. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Генерация комбинаторных объектов. Подмножества (общие сведения)
Шаг 190. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Генерация комбинаторных объектов. Подмножества. Частичные решения фиксированной длины
Шаг 191. Множественная рекурсия III: перебор с возвратами. Генерация комбинаторных объектов. Подмножества. Частичные решения переменной длины
С уважением, администрация сайта.
[19.09.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Язык программирования Python | Введение в рекурсивное программирование:
Шаг 172. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. Итерационный подход к хвостовой рекурсии. Факториал
Шаг 173. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. Итерационный подход к хвостовой рекурсии. Приведение десятичного числа к другому основанию
Шаг 174. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. Вложенная рекурсия (общие сведения)
Шаг 175. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. Вложенная рекурсия. Функция Аккермана
Шаг 176. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. Вложенная рекурсия. Функция-91 Маккарти
Шаг 177. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. Вложенная рекурсия. Цифровой корень
Шаг 178. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. К хвостовой и вложенной рекурсии через обобщённую функцию (общие сведения)
Шаг 179. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. К хвостовой и вложенной рекурсии через обобщённую функцию. Факториал (общие сведения)
Шаг 180. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. К хвостовой и вложенной рекурсии через обобщённую функцию. Факториал. Приемлемые обобщения
Шаг 181. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. К хвостовой и вложенной рекурсии через обобщённую функцию. Факториал. Неприемлемые обобщения
С уважением, администрация сайта.
[12.09.24] Новости сайта
Уважаемые посетители! Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Язык программирования Python | Введение в рекурсивное программирование:
Шаг 162. Выполнение программы. Программный стек. Ошибки предельной глубины рекурсии и переполнения стека
Шаг 163. Выполнение программы. Программный стек. Рекурсия как альтернатива стеку
Шаг 164. Выполнение программы. Программный стек. Рекурсия как альтернатива стеку (окончание)
Шаг 165. Выполнение программы. Мемоизация и динамическое программирование (общие сведения)
Шаг 166. Выполнение программы. Мемоизация и динамическое программирование. Мемоизация
Шаг 167. Выполнение программы. Мемоизация и динамическое программирование. Граф зависимости и динамическое программирование
Шаг 168. Выполнение программы. Примеры задач
Шаг 169. Вложенная рекурсия и снова хвостовая (общие сведения)
Шаг 170. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. Хвостовая рекурсия и итерация
Шаг 171. Вложенная рекурсия и снова хвостовая. Итерационный подход к хвостовой рекурсии (общие сведения)
С уважением, администрация сайта.
[05.09.24] Новости сайта
С началом нового учебного года поздравляем всех посетителей нашего сайта!
С сегодняшнего дня мы возобновляем обновление материалов сайта. Планируется еженедельное обновление, по четвергам.
Мы планируем появление новых разделов и пополнение уже существующих. Надеемся на дальнейшее плодотворное сотрудничество!
Сегодня на сайт мы добавили следующие шаги:
Язык программирования Python | Введение в рекурсивное программирование:
Шаг 152. Взаимная рекурсия. Примеры задач
Шаг 153. Выполнение программы (общие сведения)
Шаг 154. Выполнение программы. Поток управления между подпрограммами
Шаг 155. Выполнение программы. Деревья рекурсии
Шаг 156. Выполнение программы. Деревья рекурсии (окончание)
Шаг 157. Выполнение программы. Деревья рекурсии. Анализ времени выполнения
Шаг 158. Выполнение программы. Программный стек (общие сведения)
Шаг 159. Выполнение программы. Программный стек. Стековые кадры
Шаг 160. Выполнение программы. Программный стек. Трассировка стека
Шаг 161. Выполнение программы. Программный стек. Пространственная сложность вычислений
С уважением, администрация сайта.