Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 36,565
- 1,718
- #1
Голосов: 0
Автор: zerotomastery
Название: Создание нейронной сети и изучение обратного распространения ошибки (2025)
[zerotomastery] Build a Simple Neural Network & Learn Backpropagation (2025)

Изучите обратное распространение ошибки и градиентный спуск, написав простую нейронную сеть с нуля на Python - без библиотек, только основы. Идеально подходит для будущих инженеров по машинному обучению, специалистов по данным и AI-разработчиков.
Чему вы научитесь:
Вы погрузитесь во внутреннюю механику обратного распространения ошибки, градиентного спуска и математических основ, на которых строятся современные нейросети. Никаких готовых фреймворков, никаких «чёрных ящиков» - только вы, математика и ваш код.
Пошагово вы будете строить нейросети вручную и реализовывать их с нуля. От частных производных до обновления весов - каждый концепт будет разобран и реализован в коде на Python (никаких библиотек вроде PyTorch не потребуется!).
Если вы хотите действительно понять, как работает машинное обучение - и доказать это, создав собственную нейросеть - этот курс станет вашей отправной точкой.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Создание нейронной сети и изучение обратного распространения ошибки (2025)
[zerotomastery] Build a Simple Neural Network & Learn Backpropagation (2025)

Изучите обратное распространение ошибки и градиентный спуск, написав простую нейронную сеть с нуля на Python - без библиотек, только основы. Идеально подходит для будущих инженеров по машинному обучению, специалистов по данным и AI-разработчиков.
Чему вы научитесь:
- Программировать нейронные сети с нуля, используя только Python
- Что такое обратное распространение ошибки и как оно помогает обучать модели
- Как разбить сложную математику на простые, выполнимые шаги
- Самый простой способ понять, что такое градиенты и почему они важны
- Что действительно происходит, когда машина делает предсказания
- Как обучать более умную модель, корректируя мельчайшие детали в коде
Вы погрузитесь во внутреннюю механику обратного распространения ошибки, градиентного спуска и математических основ, на которых строятся современные нейросети. Никаких готовых фреймворков, никаких «чёрных ящиков» - только вы, математика и ваш код.
Пошагово вы будете строить нейросети вручную и реализовывать их с нуля. От частных производных до обновления весов - каждый концепт будет разобран и реализован в коде на Python (никаких библиотек вроде PyTorch не потребуется!).
Если вы хотите действительно понять, как работает машинное обучение - и доказать это, создав собственную нейросеть - этот курс станет вашей отправной точкой.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.