Лучший видеокурс по нейронным сетям на русском

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


Искусственные нейронные сети упакованы в удобный видеокурс, который научит новичков и освежит знания тех, кто уже давно прошел базис.

Искусственные нейронные сети

1. Искусственные нейронные сети. Введение

Когда используют нейронные сети, и как они работают? Первый урок состоит из ответов на эти вопросы. Работа нейронной сети объясняется с помощью удобных схем, и проводится аналогия с человеческим мозгом. Стоит отметить, что каждый видеоурок дополнен выводами и заданиями.

2. Немного биологии

Сравнение с биологической НС при рассмотрении нейрона и синапса позволит понять, как работают искусственные нейронные сети, изучить механизм изнутри. Это все еще относится к разделу базиса и подойдет тем, кто только начал изучать ИНС.

3. В целом об искусственной нейронной сети

В уроке затрагивается структура биологических сетей, их мерность, строение ИНС и описание каждого из ее слоев.

4. Искусственный нейрон

Нейрон объясняется на примерах, а также рассказывается, что необходимо предпринять, чтобы обучение и работа нейронной сети были корректными.

5. Структура нейронной сети

В уроке подробно разобраны этапы работы НС и затрагиваются рекуррентные и feedforward сети, разница между которыми представлена схематически.

6. Нюансы работы нейронной сети

Здесь курс проходит переломный момент, когда больший упор делается на практические знания: нормализация и масштабирование, метод «один из N», организация сети, принцип работы скрытого слоя и влияние количества нейронов на результат.

7. Обучение сети

Автор курса расскажет о двух этапах жизни ИНС, двух типах ее обучения, проанализирует их с использованием схем и разберет память, без которой искусственные нейронные сети бесполезны.

8. Технология обучения сети. Часть 1

Самая обширная тема разбита на две части. В первой акцент делается на методе наискорейшего спуска. Сюда включены графики, расчет погрешности и визуализированное представление ошибки.

9. Технология обучения сети. Часть 2

Во второй части автор коснется метода обратного распространения ошибки, расскажет об обучающей выборке и начальных значениях весов.


Источник: proglib.io

Комментарии: