![]() |
![]() |
![]() |
|||||
![]() |
Смотрите новый видеоурок нашего преподавателя Артур Шайхутдинов: "CNN TensorFlow: распознавание в Keras (Python) |
||||||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-03-23 13:17 Смотрите новый видеоурок нашего преподавателя Артур Шайхутдинов: "CNN TensorFlow: распознавание в Keras (Python). Сверточный слой нейронной сети" В этом видеоуроке мы разберём основы нейронных сетей и их применение для распознавания изображений. Теоретическая часть познакомит вас с ключевыми принципами глубокого обучения и свёрточных нейросетей (CNN). В практической части мы: - Обучим полносвязную нейросеть для распознавания рукописных цифр (MNIST). - Улучшим модель, добавив сверточный слой, и сравним результаты. - Проанализируем точность и скорость обучения обеих архитектур. Если хотите разобраться в свёрточных нейросетях и научиться строить модели на TensorFlow + Keras, этот урок для вас! Источник: vk.com Комментарии: |
||||||