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
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)