Нейронные сети для начинающих. Введение в машинное обучение

Свёрточные нейросети (CNN) — «глаза» ИИ.

Лучше всего работают с изображениями и видео. Они сканируют картинку по кусочкам, находят края, формы, текстуры, а потом собирают из них объекты.

Введение

Адриан де Винтер, исследователь из Microsoft, собрал перцептрон из козлов в игре Age of Empires II. Перцептрон — это как бы один «нейрон» простой нейросети. Козлы в игре выполняют роль битов информации: забежал на траву — бит равен 0, встал на мост — 1.

Neural Networks: Zero to Hero — бесплатный курс с видео и Jupyter-ноутбуками, где нейросети изучаются через реализацию руками.

Что внутри:

• backprop с нуля через micrograd

• bigram и MLP-модели на PyTorch

• разбор активаций, градиентов и BatchNorm

• ручной backprop без `loss.backward()`

На самом деле это часть математики.

Это область науки, которую в СССР именовали кибернетикой.

Внутри геймдев, айти, веб-дизайн и так далее:

Искусственный интеллект уже вокруг нас — в телефонах, новостях, фильтрах соцсетей. Но как он работает на самом деле?

В августе 2025 года закончено оформление онлайн-учебника по машинному и глубокому обучению (нейросетям). Разработка и систематизация материалов поддержана грантом некоммерческого фонда развития науки и образования «Интеллект».

Когда-то идея создать «машину, похожую на мозг», звучала как фантастика. Сегодня нейросети распознают лица, переводят тексты, управляют роботами и пишут код. Как мы дошли до этого?

1) ? Все началось… с нейрона на бумаге

1943 год.

Забираем мощнейшую и максимально подробную шпаргалку по нейронкам от Стэнфорда. Это 4 страницы концентрированной базы из курса по ИИ для новичков и экспертов:

• Архитектура и методы трансформеров.

• Всё о LLM: промптинг, файнтюнинг и прочие настройки.

Свежая версия вводного курса от MIT уже доступна, а новые лекции выходят каждый понедельник. Это отличная база по нейросетям, которая затрагивает: CV, NLP, LLM и даже приложения в медицине.

Сегодня хочу поговорить о том, что скрывается за кулисами современных технологий и превращает их в то, что мы видим каждый день. Я про нейронные сети. Эти виртуальные «мозги» делают то, что раньше казалось невероятным. Давайте рассмотрим, что это такое и какие их виды существуют, и где они находят применение.

Мы живем в удивительное время, когда границы между человеком и машиной становятся все тоньше. Искусственный интеллект уже не просто фантастика, а реальность, окружающая нас повсюду. Но как же проникнуть в этот загадочный мир? Как понять основы того, что называют нейросетями?

За последние годы нейросети успели прочно войти в нашу повседневную жизнь. Но что умеет нейросеть, как она работает и каковы ее перспективы. Рассказываем об этом простыми словами.

1. «Вводное»

2. «Линейный классификатор»

3. «Классический Machine Learning»

4. «Feature engineering»

5. «Нейронная сеть»

6. «Сверточные сети - CNN»

7. «Обучение»

8. «Рекуррентные сети»

9. «Архитектуры CNN: Resnet»

В последние годы нейросетевые модели стали неотъемлемой частью обработки естественного языка (NLP). Они используются для решения широкого спектра задач, включая машинный перевод, анализ настроений, генерацию текста и многие другие. Но как же именно работают нейросети в контексте NLP?

Структура нейросетей

Нейронные сети (нейросети) являются одной из ключевых технологий, лежащих в основе современных систем искусственного интеллекта. В этой статье мы рассмотрим основные принципы работы нейросетей и их применение в различных областях.

Что такое нейросеть?

В последние годы нейросети стали неотъемлемой частью развития технологий и науки. Их применение варьируется от распознавания изображений и обработки естественного языка до создания музыкальных произведений и игр. Если вы хотите начать изучение нейросетей с нуля, следуйте нескольким ключевым шагам.

1. Понимание базовых концепций

План освоения глубокого обучения на базе открытых источников крупных университетов, статей и видеороликов специалистов анализа данных.

При помощи множества анимаций на примере задачи распознавания цифр и модели перцептрона дано наглядное введение в процесс обучения нейросети.

Продолжаем серию первоклассных иллюстративных курсов 3Blue1Brown (смотрите наши предыдущие обзоры по линейной алгебре и матанализу) курсом по нейронным сетям.

Канал на доступных примерах и простым английским языком объясняет, что такое нейросети и глубокое обучение.

Нейронные сети произвели фурор в  IT, и интерес к ним не угасает. Эта подборка видеолекций внесёт ясность в понимание процессов нейросети.

Нейронные сети. Введение

Лекция 1. Введение в нейронные сети.

Лекция 2. Машинное обучение в эпоху больших данных.

Лекция 3. Перцептрон и однослойные сети.

Лекция 4. Backpropagation. Многослойные нейронные сети.

Лекция 5. Введение в свёрточные сети.

Лекция 6. Современные CNN архитектуры.

Глубокое обучение (оно же Deep Learning) – самый популярный тип машинного обучения. Читайте в статье о тонкостях работы с ним.

Нейронные сети и глубокое обучение (deep learning)

Глава 1. Что такое нейронная сеть?

Глава 2. Как учатся нейронные сети? Метод градиентного спуска.

Глава 3. Что такое метод обратного распространения ошибки и что он на самом деле делает?

Глава 3. (Приложение) Расчет обратного распространения.

Нейронные сети в машинном обучении

1. Основы нейронных сетей

2. Детали обучения нейронных сетей

3. Библиотеки для глубинного обучения

4. Сверточные нейронные сети

5. Улучшение сходимости нейросетей

6. Архитектуры глубинных сетей

7. Методы оптимизации

Курс начального уровня по программированию глубоких нейронных сетей и глубокому обучению на Python.

1. Введение

2. Искусственные нейронные сети

3. Обучение нейронных сетей

4. Библиотеки глубокого обучения

5. Распознавание рукописных цифр

6. Анализ качества обучения нейронной сети