Перейти к сутиЗаписи
- Метод смешанной тренировки.
- Метод нейронных сетей с задержкой.
- Метод векторного представления.
- Метод статистического машинного перевода.
- Метод подкрепленного обучения.
- Метод обнаружения аномалий.
- Метод сокращения размерности.
- Метод регрессии.
- Метод классификации.
- Метод кластеризации.
- Метод рекомендаций.
- Метод генерации изображений.
- Метод генерации текста.
- Метод определения стиля.
- Метод автоэнкодера.
- Метод генеративного противопоставленного обучения.
- Метод машинного перевода.
- Метод вариационного кодирования.
- Метод рекуррентной нейронной сети.
- Метод сверточной нейронной сети.
- Метод стохастических нейронных сетей.
- Метод градиентного подъема.
- Обучение на основе энергии.
- Глубокое обучение с подкреплением.
- Метод опорных векторов.
- Обучение слабой связанности.
- Машинное обучение на графах.
- Обучение с контрастной оценкой.
- Обучение слабым надзором.
- Обучение полу-надзором.
- Обучение с подкреплением.
- Трансфер-обучение.
- Предобучение.
- Батч-нормализация.
- Дропаут.
- Методы регуляризации.
- Метод адам.
- Метод сопряженных градиентов.
- Метод момента.
- Метод стохастического градиентного спуска.
- Основные алгоритмы глубокого обучения.
- Введение в глубокое обучение.
- Применение глубокого обучения в социальных науках: анализ социальных сетей, прогнозирование поведения людей
- Применение глубокого обучения в автоматическом переводе: машинный перевод, распознавание смысла
- Применение глубокого обучения в рекомендательных системах: персонализированные рекомендации, прогнозирование предпочтений
- Применение глубокого обучения в области энергетики: оптимизация потребления электроэнергии, предсказание энергетических показателей
- Применение глубокого обучения в медицинской диагностике: распознавание заболеваний, анализ медицинских изображений
- Применение глубокого обучения в искусстве и культуре: генерация искусственных произведений, анализ стилей и трендов
- Применение глубокого обучения в природных науках: моделирование климата, анализ геологических данных
- Применение глубокого обучения в финансовой аналитике: прогнозирование цен, портфельный анализ
- Применение глубокого обучения в музыке: генерация музыки, автоматическое транскрибирование
- Применение глубокого обучения в мобильных приложениях: распознавание объектов, голосовой помощник
- Применение глубокого обучения в правоохранительных органах: распознавание лиц, обнаружение преступлений
- Применение глубокого обучения в телекоммуникациях: улучшение качества связи, оптимизация сетей
- Применение глубокого обучения в социальных сетях: анализ текстов, рекомендации контента
- Применение глубокого обучения в геоинформационных системах: обработка картографических данных, анализ снимков со спутников
- Применение глубокого обучения в кибербезопасности: обнаружение взломов, анализ угроз
- Применение глубокого обучения в рекламе и маркетинге: персонализированная реклама, анализ поведения потребителей
- Применение глубокого обучения в спорте: анализ данных игроков, тренировочное планирование
- Применение глубокого обучения в финтехе: обнаружение мошенничества, кредитный скоринг
- Применение глубокого обучения в интернете вещей: сенсорные сети, умные дома
- Применение глубокого обучения в обработке видео: распознавание действий, сегментация объектов
- Применение глубокого обучения в сельском хозяйстве: предсказание урожайности, оптимизация процессов
- Применение глубокого обучения в робототехнике: управление роботами, разработка моторики
- Применение глубокого обучения в фармакологии и медицинской индустрии: разработка новых лекарств, прогнозирование побочных эффектов
- Применение глубокого обучения в экологии и окружающей среде: анализ данных о климате, мониторинг экосистем
- Применение глубокого обучения в биологии и генетике: анализ геномов, предсказание структуры белков
- Применение глубокого обучения в физике и науке о материалах: моделирование, предсказание свойств материалов
- Применение глубокого обучения в игровой индустрии: генерация контента, улучшение графики, разработка интеллекта врагов
- Применение глубокого обучения в аудиообработке: распознавание речи, обработка звука, музыкальные композиции
- Применение глубокого обучения в фотографии и изображении: стилизация, улучшение качества, ретушь
- Применение глубокого обучения в автономных транспортных системах: самоуправляемые автомобили, дроны и роботы
- Этические вопросы и вызовы в глубоком обучении: прозрачность, безопасность, биасы
- Применение глубокого обучения в финансовой аналитике: прогнозирование рынков, анализ временных рядов
- Применение глубокого обучения в медицине: диагностика, прогнозирование, обработка медицинских изображений
- Обучение без учителя в глубоком обучении: кластеризация, вариационные автоэнкодеры, генеративные модели
- Применение глубокого обучения в рекомендательных системах: персонализация рекомендаций, прогнозирование предпочтений
- Применение глубокого обучения в обработке естественного языка: классификация текстов, машинный перевод, генерация текста
- Применение глубокого обучения в компьютерном зрении: распознавание объектов, сегментация, детектирование
- Трансформеры: новая архитектура для обработки последовательностей, применяемая в машинном переводе и других задачах
- Генеративные модели в глубоком обучении: автоэнкодеры, вариационные автоэнкодеры, генеративные состязательные сети (GAN)
- Архитектуры рекуррентных нейронных сетей: RNN, LSTM, GRU и их применение в обработке последовательностей
- Архитектуры сверточных нейронных сетей: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception и др.
- Инициализация весов в глубоких нейронных сетях: методы Xavier и He — выбор оптимального подхода
- Батч-нормализация: оптимизируйте стабильность и быстроту обучения с нормализацией входа
- Оптимизация глубоких нейронных сетей: эффективные методы оптимизации, обзор и применение Adam, RMSprop и др.
- L1 и L2 регуляризация, Dropout и аугментация данных в глубоком обучении: эффективные стратегии для оптимизации моделей
- Проблема исчезающего/взрывающегося градиента и мощные методы ее решения
- Обратное распространение ошибки: основной метод обучения нейронных сетей. Подробное руководство и практические примеры
- Функции активации в глубоком обучении: сравнение ReLU, сигмоиды и гиперболического тангенса
- Основные алгоритмы глубокого обучения: разобранные нейронные сети прямого распространения, сверточные сети, рекуррентные сети и другие
- Введение в глубокое обучение: история, основные понятия и применение
- Заключение. Сравнение подходов и выбор модели для конкретной задачи.
- Перспективы развития глубокого обучения.
- Развитие нейронных сетей на протяжении десятилетий.
- Обзор основных классов нейронных сетей.
- Глубокое обучение нейронных сетей.
- CNN. История, архитектура, применение.
- Автоэнкодеры разных типов.
- Самоорганизующиеся карты Кохонена для кластеризации.
- Структурированные нейронные сети. Обработка реляционных данных.
- Динамические модели для последовательностей переменной длины.
- Подкрепленное обучение. Задачи оптимизации и планирования с помощью RL.
- Трансформеры для NLP. BERT, GPT и их модификации.
- GCN и GraphSage. Анализ социальных сетей и биологических структур.
- GAN и VAE для генерации изображений, текстов, аудио.
- Гибридные модели. Сочетание разных подходов: рекуррентные+сверточные, трансформеры+CNN.
- Мультимодальные нейронные сети. Объединение нескольких источников данных.
- Нейросимвольные модели. Представление знаний в виде графов.
- Внимательные механизмы. Применение для NLP и компьютерного зрения.
- Бидирекциональные RNN. Учет контекста в обе стороны.
- Рекуррентные нейронные сети. Обработка последовательностей, задачи NLP.
- Глубокие сверточные нейронные сети. Увеличение сложности моделей.
- Сверточные нейронные сети. Архитектура, применение для распознавания образов.
- Автоэнкодеры. Классификация, сжатие и восстановление данных.
- Нейронные сети для обработки структурированных данных. Графовые базы данных, реляционные модели.
- Нейронные сети для подкрепленного обучения. Q-learning, Policy Gradient. Решение задач оптимизации и планирования.
- Динамические модели. Обработка последовательностей с изменяющейся длиной. RNN, Transformer-XL.
- Трансформеры для обработки естественного языка. BERT, GPT и их модификации. Задачи классификации, генерации текста.
- Нейронные сети для обработки графов. Применение GCN и GraphSage для анализа социальных сетей, биологических структур.
- Вариационные автоэнкодеры. VAE. Задачи сжатия данных, генерации и деноизинга.
- Генеративные адверсариальные сети. GAN и их модификации. Задачи синтеза и преобразования изображений, текстов, аудио.
- Гибридные нейронные сети. Сочетание разных подходов: рекуррентные + сверточные, трансформеры + CNN.
- Нейронные сети для обработки последовательностей. Применение LSTM, GRU, CNN для NLP, обработки временных рядов.
- Внимательные механизмы в нейронных сетях. Применение для задач NLP, компьютерного зрения.
- Нейронные сети для обработки мультимодальных данных. Объединение нескольких источников: текст, изображения, видео.
- Нейросимвольные модели. Представление знаний в виде графовых структур.
- Смешанные модели. Объединение подходов: рекуррентные + сверточные сети, трансформеры + конволюции.
- Нейронные сети для обработки структурированных данных. Модели для реляционных баз данных.
- Самоорганизующиеся карты Кохонена. Кластеризация и визуализация данных.
- Нейронные сети для подкрепленного обучения. DQN, Policy Gradient. Решение задач оптимизации и планирования.
- Трансформеры. Модели для обработки естественного языка без рекурренции. BERT, GPT и их модификации.
- Нейронные сети для обработки графов. Задачи анализа социальных сетей, химии, биологии. GCN, GraphSAGE.
- Автоэнкодеры. Задача сжатия и восстановления данных. Виды автоэнкодеров: сверточные, вариационные.
- Генеративные сверточные нейронные сети. GAN, VAE и их модификации. Генерация новых образов и текстов.
- Вариации рекуррентных нейронок: бидирекциональные RNN, сети с памятью. Их преимущества в решении задач NLP и обработки последовательностей.
- Рекуррентные нейронные сети. Основная идея — учет предыдущего контекста при обработке последовательности данных. Типичные архитектуры: RNN, LSTM, GRU. Задачи NLP и обработки временных рядов.
- Глубокие сверточные сети. Стеки сверток, увеличение глубины сети. Преимущества глубокой обработки данных. Примеры реализаций: AlexNet, VGG, GoogLeNet.
- Сверточные нейронные сети. Принцип работы и основные элементы: свертка, пулинг. Примеры задач, решаемых с их помощью: распознавание образов, обработка естественного языка.
- Введение в классификацию нейронных сетей. Основные подходы к типологии: по архитектуре, по целям, по методам обучения.
- Применение сверточно-генеративных нейронных сетей в компьютерной графике: генерация реалистичных текстур, трехмерных моделей
- Генерация музыки с использованием рекуррентно-генеративных нейронных сетей: создание новых мелодий и композиций
- Использование рекуррентно-сверточных нейронных сетей в системах умного дома: распознавание голоса, анализ поведения пользователей
- Применение сверточных нейронных сетей в биомедицинской инженерии: анализ медицинских изображений, прогнозирование заболеваний
- Анализ текстовых данных с использованием рекуррентно-сверточных нейронных сетей: категоризация текстов, анализ тональности
- Применение сверточно-рекуррентных нейронных сетей в системах контроля качества: обнаружение дефектов, анализ данных
- Использование генеративных нейронных сетей для создания персонализированных фильтров в социальных сетях
- Анализ временных рядов с помощью рекуррентно-сверточных нейронных сетей: прогнозирование спроса, анализ финансовых данных
- Применение сверточных нейронных сетей в финансовой аналитике: прогнозирование цен, анализ трендов
- Использование генеративно-состязательных сетей для стилейзации и преобразования изображений
- Анализ медицинских изображений с использованием сверточно-рекуррентных нейронных сетей: обнаружение опухолей, диагностика заболеваний
- Применение сверточно-рекуррентно-генеративных нейронных сетей в создании виртуальной реальности
- Классификация нейронных сетей для анализа и обработки графовых данных: социальные сети, геоинформационные системы
- Использование рекуррентно-сверточных нейронных сетей для анализа медицинских временных рядов: диагностика заболеваний
- Применение сверточных нейронных сетей в системах автоматического управления: прогнозирование и оптимизация процессов
- Генерация текста с помощью генеративных нейронных сетей: автоматическое создание стихов, новостных статей
- Обучение с подкреплением с использованием рекуррентных нейронных сетей: обучение агентов в интерактивных средах
- Применение сверточных нейронных сетей в анализе социальных сетей: выявление влиятельных узлов, обнаружение сообществ
- Использование генеративных нейронных сетей для создания реалистичных 3D-моделей и анимаций
- Распознавание рукописного текста с помощью рекуррентных нейронных сетей: OCR-системы
- Применение сверточно-рекуррентных нейронных сетей в биоинформатике: анализ геномных данных, предсказание структуры белков
- Генерация музыки с использованием генеративных нейронных сетей: создание новых мелодий и композиций
- Использование рекуррентных нейронных сетей для создания рекомендательных систем: персонализированные рекомендации
- Применение сверточных нейронных сетей в системах безопасности: распознавание лиц, обнаружение жестокого контента
- Анализ текстовых данных с помощью рекуррентных нейронных сетей: классификация текстов, анализ сентимента
- Использование генеративно-состязательных сетей для создания реалистичных фейковых изображений
- Применение сверточно-рекуррентных нейронных сетей в автономных транспортных системах: распознавание дорожных знаков, управление автомобилем
- Классификация нейронных сетей для обработки временной информации: моделирование временных зависимостей
- Использование сверточно-рекуррентных нейронных сетей для анализа видео: распознавание действий, трекинг объектов
- Применение генеративных нейронных сетей в создании виртуальных миров и игровой графики
- Анализ временных рядов с помощью рекуррентных нейронных сетей: прогнозирование финансовых данных, погоды
- Использование классификации нейронных сетей для медицинской диагностики: определение заболеваний по медицинским изображениям
- Применение сверточно-рекуррентных нейронных сетей в распознавании речи
- Комбинирование различных типов нейронных сетей: гибридные архитектуры и их преимущества
- Применение генеративных нейронных сетей в компьютерной графике: генерация текстур, 3D-моделей
- Архитектуры генеративных нейронных сетей: GAN, VAE, автокодировщики
- Генеративные нейронные сети для синтеза данных: генерация изображений, текста, музыки
- Применение рекуррентных нейронных сетей в обработке естественного языка: анализ тональности, генерация текста
- Архитектуры рекуррентных нейронных сетей: LSTM, GRU, Transformer
- Рекуррентные нейронные сети для анализа последовательностей: языковое моделирование, машинный перевод
- Применение сверточных нейронных сетей в компьютерном зрении: распознавание объектов, сегментация изображений
- Архитектура сверточных нейронных сетей: от простых до сложных моделей
- Основы классификации нейронных сетей: сверточные, рекуррентные, генеративные и другие
- Обнаружение мошенничества и аномалий с помощью нейронных сетей: максимизируйте безопасность вашего бизнеса
- Реализация обучения с подкреплением для игр и робототехники с использованием интеллектуальных агентов и нейронных сетей
- Решение задачи сегментации и суперпикселизации: мощная техника с использованием сверточных нейронных сетей
- Анализ социальных сетей: применение графовых нейронных сетей для глубокого понимания пользовательского поведения
- Генерация музыки с помощью рекуррентных нейронных сетей: создание мелодий, гармоний и текстов песен
- Финансовая аналитика: прогнозирование трендов с помощью нейронных сетей и эффективное портфельное управление
- Моделирование временных связей с помощью рекуррентных нейронных сетей: как предсказать последовательности с долгосрочными зависимостями
- Нейронные сети в медицине: мощный инструмент для диагностики, прогнозирования и лечения
- Обучение с подкреплением с нейронными сетями: эффективное использование Q-обучения и глубоких Q-сетей
- Распознавание рукописного текста с помощью рекуррентных нейронных сетей: новейшие возможности и технологии
- Обработка временных рядов с рекуррентными нейронными сетями: прогнозирование и анализ временных данных
- Применение сверточных нейронных сетей в анализе медицинских изображений: современные технологии
- Методы оптимизации в нейронных сетях: градиентный спуск с импульсом, RMSprop и Adam — оценка эффективности и выбор наилучшего подхода
- Генеративные модели в нейронных сетях: все, что вы должны знать о генерации изображений, текстов и видео
- Рекуррентные нейронные сети для обработки естественного языка: модели языка и машинный перевод
- Улучшение автоматического перевода: Seq2Seq и внимание в моделях нейронных сетей
- Обнаружение объектов и распознавание лиц с помощью сверточных нейронных сетей: новые возможности и инновации
- Сегментация изображений с использованием нейронных сетей: разбираемся с U-Net, Mask R-CNN и другими подходами
- Использование рекуррентных нейронных сетей LSTM: новые возможности и применение
- Обучение без учителя в нейронных сетях: автоэнкодеры, генеративные модели и кластеризация — техники и применение
- Многослойный персептрон: основы работы и применение
- Нейронная сеть Персептрон: основы работы и применение
- Эффективное обучение с учителем: основные преимущества и подходы
- Углубленный обзор конволюционных нейронных сетей: принцип работы, применение и перспективы
- Метод обратного распространения: эффективный алгоритм для обучения нейронных сетей
- Исследование и применение нейронных сетей Хопфилда: основы и перспективы
- Нейронные сети Больцмана: принцип работы и применение в современных технологиях
- Применение нейронных сетей: современные технологии делают революцию в мире
- Оценка качества нейронной сети: важные аспекты для успешной оценки
- Регуляризация нейронных сетей: эффективные методы оптимизации
- Нейронные сети с конкуренцией: описание, применение и преимущества
- Модульно-адаптивные нейронные сети: прогрессивные алгоритмы для эффективного машинного обучения
- Метод градиентного спуска: эффективная оптимизация функций
- Метод обратного распространения ошибки: полное руководство и примеры
- Все, что вы хотели знать о векторном кодировании
- Распределенное представление: эффективный метод оптимизации сайта
- Нейронная сеть Кохонена: принципы работы и применение
- Принцип работы и применение нейронной сети Hopfieldа: все, что вам нужно знать
- Подкрепленное обучение: новейший метод преодоления трудностей и улучшения результатов
- Эффективные методы обучения без учителя: советы и техники
- Эффективное обучение нейронной сети с учителем: основы и практические советы
- Глубокие нейронные сети: революционный прорыв в мире искусственного интеллекта
- Вспомогательные нейронные сети: эффективные технологии в мире искусственного интеллекта
- Мощный инструмент машинного обучения: узнай все о рекуррентных нейронных сетях
- Исследование сверточных нейронных сетей: ключевые принципы и применение
- Функции потерь: эффективные методы оптимизации
- Функция активации: как выбрать наиболее эффективную для нейронной сети
- Обучение нейронных сетей: эффективные методы и техники
- Соединения нейронов в мозге: различные виды и их роль
- Исследование: Разновидности нейронов и их функции
- Архитектура нейронной сети: всё, что вам нужно знать
- Нейронные сети: механизм работы и особенности
- Многослойный перцептрон: современный алгоритм машинного обучения
- Перцептрон — простейшая нейронная сеть: основы работы и применение
- Биологические нейронные сети: открытие потенциала мозга
- Исторический обзор эволюции нейронных сетей: с древних времен до современности
- Основы нейронных сетей: введение в мир искусственного интеллекта
- Будущее нейронных сетей и их ключевая роль в искусственном интеллекте: прогнозирование и тенденции
- Квантовые нейронные сети: учебное пособие и прогноз на будущее
- Этические и социальные аспекты использования нейронных сетей: прозрачность, ответственность и приватность данных
- Преимущества нейронных сетей в робототехнике и автономных системах
- Оптимизация и разработка мобильных приложений с использованием нейронных сетей на мобильных устройствах
- Эффективное развертывание нейронных сетей: оптимизация, компилярование и аппаратное обеспечение
- Обучение нейронных сетей на больших данных: распределенное и параллельное обучение
- Генерация контента с помощью нейронных сетей: тексты, изображения и музыка
- Визуализация и интерпретация работы нейронных сетей: методы и инструменты
- Основные библиотеки и фреймворки для работы с нейронными сетями, такие как TensorFlow, PyTorch и Keras
- Применение нейронных сетей в обработке естественного языка: рекуррентные модели и трансформеры
- Сверточные нейронные сети для обработки изображений: все, что вам нужно знать о архитектурах, сверточных фильтрах и пулинге
- Применение нейронных сетей в обработке естественного языка: рекуррентные модели и трансформеры
- Обработка изображений с помощью сверточных нейронных сетей: архитектуры, сверточные фильтры и пулинг
- Обработка последовательностей с помощью рекуррентных нейронных сетей: LSTM, GRU и их модификации
- Архитектурные инновации в нейронных сетях: skip-connections, residual блоки и attention механизмы
- Градиентный спуск и его модификации: роль в обучении нейронных сетей
- Мощные методы автоматического извлечения признаков в нейронных сетях: предобучение, трансферное обучение и генеративные модели
- Оценка производительности нейронных сетей: максимизируйте точность и скорость с минимальным ресурсами
- Оптимальная архитектура нейронной сети: советы по выбору слоев, размеров и функций активации
- Интерпретируемость нейронных сетей: объяснение принятия решений моделями глубокого обучения
- Проблема переобучения в нейронных сетях: эффективные методы решения
- Нейронные сети: применение в компьютерном зрении, обработке естественного языка и рекомендательных системах
- Глубокое обучение: выявляем преимущества и особенности глубоких нейронных сетей
- Полный обзор различных типов нейронных сетей: перцептрон, многослойный перцептрон, сверточные и рекуррентные сети
- Полное руководство по функциональным блокам нейронных сетей: слои, активации, связи и рекуррентность
- Оптимизация и обратное распространение ошибки: ключевые моменты обучения нейронных сетей
- Принцип работы нейронных сетей: влияние входных данных, весов и активационных функций
- Математические основы нейронных сетей: важность линейной алгебры и оптимизации
- Нейронные сети vs классические алгоритмы: что выбрать для машинного обучения
- Эволюция нейронных сетей: от прошлого к настоящему
- Нейронные сети: основные понятия и термины
- Выбор фреймворка для проекта. Рекомендации.
- TensorFlow.js vs PyTorch.js. Сравнение фреймворков.
- TensorFlow Hub. Модули готовых нейронок.
- FastAI. Простой API для быстрого прототипирования.
- PyTorch Lightning. Высокоуровневый API для PyTorch.
- DeepGraphLibrary. Для графовых нейронных сетей.
- Jax. Функциональный фреймворк для XLA.
- TensorBoard. Визуализация обучения нейронок.
- TensorFlow Probability. Стохастические нейронки.
- TensorFlow Quantum. Квантовые нейронные сети.
- TensorFlow Lite: конвертация моделей, первый опыт.
- TensorFlow Lite. Для встраиваемых устройств.
- Обучение нейронок в Apache MXNet.
- Начало работы с Apache MXNet. Установка, создание модели.
- Apache MXNet. Распределенный фреймворк от AWS.
- Обучение нейронок в PaddlePaddle. Основные операции.
- Начало работы с PaddlePaddle. Установка, первые шаги.
- PaddlePaddle. От Baidu для DL.
- Распределенное обучение нейронок с TensorFlow.js.
- TensorFlow.js: быстрый старт.
- Keras с TensorFlow.js. Deep learning в браузере.
- Обучение нейронок в Chainer. Базовые операции.
- Начало работы с Chainer. Установка, создание простой сети.
- Chainer. Фреймворк для гибких вычислений.
- Обучение нейронок в DeepLearning4j. Основные классы и методы.
- Начало работы с DeepLearning4j. Установка, первые шаги.
- DeepLearning4j. От MathWorks для JAVA и С#.
- Обучение нейронок в CNTK. Основные операции.
- Начало работы с CNTK. Установка, создание простой модели.
- CNTK. Нейронные сети Microsoft для CV, NLP, speech.
- Обучение нейронок с MXNet. Основные операции.
- Начало работы с MXNet. Установка, создание графа.
- MXNet. Фреймворк для гибридного динамического символьного вычисления.
- Предобученные модели в Keras. Финенюнинг с Imagenet.
- Дополнительные библиотеки Keras (callbacks, metrics, losses).
- Визуализация нейронных сетей с Keras.
- Тензорное ядро (Core) Keras.
- Создание собственных модулей и слоев в Keras.
- Быстрый старт с Keras. Простые сети для решения задач CV и NLP.
- Keras. Высокоуровневый API для TensorFlow и PyTorch.
- Распределенное обучение нейронок с PyTorch.
- Создание нейронных сетей в PyTorch. Базовые классы и методы.
- Начало работы с PyTorch. Установка, «Hello World».
- PyTorch. Основные концепции (тензоры, модули, оптимизация).
- Распределенное обучение нейронок с TensorFlow.
- Создание собственных моделей с помощью TensorFlow Keras.
- Обучение нейронных сетей в TensorFlow. Методы оптимизации, метрики оценки.
- Начало работы с TensorFlow. Установка, создание первой модели.
- TensorFlow. Архитектура, основные концепции и элементы (сессия, граф, тензоры).
- Введение. Основные фреймворки для нейронных сетей.
- Использование PyTorch для разработки нейронных сетей с архитектурой DCGAN для генерации изображений
- Программирование нейронных сетей с помощью TensorFlow.js для обработки звука и аудиоанализа
- Создание и обучение автокодировщиков с использованием Keras для сжатия и восстановления данных
- Работа с нейронными сетями на встроенных системах с помощью TensorFlow Lite for Embedded Devices
- Использование PyTorch для реализации моделей нейронных сетей с архитектурой CycleGAN для преобразования изображений
- Программирование нейронных сетей с помощью TensorFlow.js для создания интерактивных веб-приложений
- Создание и обучение глубоких сверточно-рекуррентных нейронных сетей с помощью Keras
- Работа с нейронными сетями на переносных устройствах с помощью TensorFlow Lite for Mobile
- Использование PyTorch для разработки нейронных сетей с архитектурой GPT для генерации текста
- Программирование нейронных сетей с помощью TensorFlow Hub для использования предобученных моделей
- Создание и обучение глубоких рекуррентных нейронных сетей с помощью Keras
- Работа с нейронными сетями на мобильных устройствах с помощью PyTorch Mobile
- Использование PyTorch для реализации моделей нейронных сетей с архитектурой BERT для обработки естественного языка
- Программирование нейронных сетей с помощью TensorFlow Probability для работы с неопределенностью
- Создание и обучение рекуррентных генеративно-состязательных сетей (RNN-GAN) с использованием Keras
- Работа с нейронными сетями на встраиваемых системах с помощью TensorFlow Lite for Microcontrollers
- Использование PyTorch для разработки нейронных сетей с архитектурой U-Net для семантической сегментации изображений
- Программирование глубоких нейронных сетей с помощью TensorFlow Extended (TFX)
- Создание и обучение рекуррентных сверточных нейронных сетей с использованием Keras
- Работа с нейронными сетями на мобильных устройствах с помощью TensorFlow Lite
- Использование Keras для классификации текста с помощью моделей нейронных сетей
- Программирование нейронных сетей с помощью TensorFlow.js для разработки веб-приложений
- Введение в распределенное обучение нейронных сетей с использованием PyTorch
- Работа с предобученными моделями в TensorFlow для передачи обучения
- Создание и обучение глубоких сверточных нейронных сетей с помощью Keras
- Программирование генетических алгоритмов в TensorFlow для настройки нейронных сетей
- Оптимизация нейронных сетей с помощью функции потерь в PyTorch
- Использование TensorFlow для реализации нейронных сетей с архитектурой Transformer
- Создание и обучение рекуррентных нейронных сетей с помощью Keras
- Применение PyTorch для разработки моделей глубокого обучения на больших данных
- Работа с нейронными сетями на графических процессорах с помощью TensorFlow
- Создание и обучение сверточных нейронных сетей с использованием Keras
- Реализация автоэнкодеров с помощью PyTorch
- Программирование рекуррентных нейронных сетей для временных рядов с использованием Keras
- Оптимизация нейронных сетей с помощью оптимизаторов в TensorFlow
- Работа с предобученными моделями нейронных сетей в PyTorch
- Визуализация и анализ нейронных сетей в TensorFlow
- Использование Keras для создания и обучения моделей машинного обучения
- Программирование рекуррентных нейронных сетей с использованием TensorFlow
- Создание генеративно-состязательных сетей (GAN) с помощью PyTorch
- Оптимизация производительности нейронных сетей в TensorFlow
- Программирование сверточных нейронных сетей с использованием TensorFlow
- Создание рекуррентных нейронных сетей с помощью Keras
- Использование PyTorch для обработки естественного языка
- Практическое применение TensorFlow в задачах компьютерного зрения
- Работа с TensorFlow 2.0: новые возможности и улучшения
- Сравнение TensorFlow и PyTorch: какой фреймворк выбрать?
- Создание и обучение глубоких нейронных сетей с использованием Keras
- Основы программирования нейронных сетей с помощью PyTorch
- Введение в программирование нейронных сетей с использованием TensorFlow
- Использование нейронных сетей для автоматического определения подлинности документов
- Приложения нейронных сетей в сфере игровой индустрии
- Автоматическое анализирование и интерпретация данных геолокации с помощью нейронных сетей
- Использование нейронных сетей для создания виртуальных ассистентов
- Приложения нейронных сетей в сфере транспорта и логистики
- Автоматическое распознавание и классификация текстовых документов с помощью нейронных сетей
- Использование нейронных сетей для предсказания тенденций в социальных сетях
- Приложения нейронных сетей в сфере юридических исследований
- Автоматическое распознавание и классификация объектов на основе звуковых данных с помощью нейронных сетей
- Использование нейронных сетей для автоматического перевода речи
- Приложения нейронных сетей в сфере образования
- Автоматическое анализирование и интерпретация медицинских снимков с помощью нейронных сетей
- Использование нейронных сетей для распознавания и классификации жестовых команд
- Приложения нейронных сетей в сфере энергетики и экологии
- Автоматическое распознавание звуковых сигналов с помощью нейронных сетей
- Использование нейронных сетей для предсказания спроса на товары и услуги
- Приложения нейронных сетей в сфере сельского хозяйства
- Автоматическое распознавание и анализ эмоций в речи с помощью нейронных сетей
- Использование нейронных сетей для автоматического перевода рукописного текста
- Приложения нейронных сетей в сфере медицинской диагностики
- Автоматическая классификация новостных статей с помощью нейронных сетей
- Использование нейронных сетей для предсказания финансовых рынков
- Приложения нейронных сетей в сфере онлайн-торговли
- Автоматическое определение настроения пользователя с помощью нейронных сетей
- Использование нейронных сетей для анализа медицинских изображений
- Приложения нейронных сетей в рекламной индустрии
- Автоматическое распознавание рукописного текста с помощью нейронных сетей
- Использование нейронных сетей для предсказания погоды
- Приложения нейронных сетей в сфере кибербезопасности
- Автоматическая генерация описаний к изображениям с помощью нейронных сетей
- Использование нейронных сетей для анализа социальных медиа
- Приложения нейронных сетей в музыкальной индустрии
- Автоматическое реферирование текстов с использованием нейронных сетей
- Приложения нейронных сетей в сфере финансовых прогнозов
- Обработка естественного языка для создания чат-ботов
- Автоматическое распознавание и классификация текста с помощью нейронных сетей
- Использование нейронных сетей для синтеза речи
- Приложения нейронных сетей в системах автоматического перевода
- Распознавание источников звука с помощью нейронных сетей
- Применение нейронных сетей в системах видеонаблюдения
- Анализ эмоций на лицах с помощью нейронных сетей
- Робототехника и использование нейронных сетей для управления роботами
- Приложения нейронных сетей в автономных автомобилях
- Автоматическая классификация изображений с помощью нейронных сетей
- Обработка изображений с использованием глубокого обучения
- Распознавание жестов с помощью компьютерного зрения и нейронных сетей
- Приложение нейронных сетей в медицине: диагностика и лечение
- Автоматическое распознавание объектов на изображениях с помощью нейронных сетей
- Использование нейронных сетей для распознавания лиц
- Введение в компьютерное зрение и его применение в повседневной жизни
- Маршрутизация. Планирование маршрутов транспорта, поставок, доставки.
- Синтез музыки и звука. Генерация оригинальных музыкальных композиций.
- Управление производством. Планирование, мониторинг, диагностика оборудования.
- Поиск решений. Поиск алгоритмов для математических и логических задач.
- Поиск информации. Выдача ответов на запросы естественным языком.
- Персонализация сервисов. Индивидуальный подход к каждому клиенту.
- Медицинские диагностика. Анализ данных для диагностики болезней.
- Мошенничество. Выявление аномальных транзакций, фишинговых писем.
- Маркетинговые рекомендации. Анализ аудитории, подбор целевых клиентов.
- Контекстная реклама. Выдача рекламы по поисковому запросу.
- Предсказание курсов. Прогноз цен на акции, валюты, товары.
- Рекомендации фильмов. Подбор фильмов, сериалов по предпочтениям.
- Синтез речи. Текст в речь для виртуальных ассистентов.
- Погодные прогнозы. Прогнозирование температуры, осадков, ураганов.
- Поиск запросов. Уточнение и дополнение поисковых фраз.
- Распознавание эмоций. Определение настроения по изображению лица.
- Перевод текстов. Машинный перевод между разными языками.
- Поиск лекарств. Исследование баз данных, подбор комбинаций молекул.
- Анализ социальных сетей. Выявление трендов, манипуляций, фейков.
- Планирование и расписание. Транспорт, производство, медицинское обслуживание.
- Беспилотный транспорт. Управление автономными автомобилями, дронами.
- Машинное обучение. Построение моделей на основе исторических данных.
- Интернет вещей. Управление бытовой техникой, домашним хозяйством удаленно.
- Системы поддержки принятия решений. Рекомендации врачам, юристам, менеджерам.
- Интеллектуальный анализ данных. Классификация, кластеризация, ассоциативные правила.
- Кибербезопасность. Обнаружение атак, фишинга, взломов учетных записей.
- Моделирование. Физика, химия, биология, экономика, социология.
- Предсказание серий. Прогноз погоды, курсов активов, продаж.
- Мониторинг транспорта. Распознавание номеров, контроль скорости.
- Автоматизация бизнес-процессов. Оптимизация логистики, клиентский сервис.
- Анализ видео. Распознавание действий, обнаружение аномалий.
- Робототехника. Управление движениями, взаимодействие с окружением.
- Игры. Управление персонажами, тактика, рекомендации ходов.
- Финтех. Мошенничество, финансовые рекомендации, виртуальные помощники.
- Биометрическая аутентификация. Распознавание отпечатков пальцев, голоса, лица.
- Распознавание речи. Диктофоны, виртуальные помощники, техподдержка.
- Анализ чувств и эмоций. Определение настроения в сообщениях, по голосу.
- Поисковые системы. Ранжирование и фильтрация результатов по запросу.
- Рекомендательные системы. Подбор товаров, фильмов, новостей по интересам.
- Генерация текстов. Создание статей, отчетов, литературных произведений.
- Обработка естественного языка. Поиск информации, перевод, диалоговые системы.
- Машинное зрение для медицины. Анализ МРТ, рентгеновских снимков.
- Распознавание рукописного почерка. ОCR, автоматизация документооборота.
- Распознавание лиц. Идентификация/авторизация в соцсетях, видеонаблюдении.
- Генерация и преобразование изображений. Синтез новых фото с помощью GAN.
- Распознавание образов. Классификация и детекция объектов на изображениях/видео.
- Введение. Основные направления применения нейронных сетей.
