Программирование [Сергей Балакирев] Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: Сергей Балакирев​

Название: Добрый, добрый ИИ. Часть 2. Нейронные сети на PyTorch​

Продолжительность: 14 ч 4 мин Количество уроков: 93 Видео Язык: Русский Вес архива: 2,01 ГБ

Нейронные сети стремительно развиваются и становятся ключевой технологией современного ИИ. В этом курсе вы не просто научитесь пользоваться инструментами, но и поймёте внутренние механизмы, стоящие за обучением и работой моделей — от базовых архитектур до продвинутых генеративных методов.

Почему этот курс важен

Мир ИИ становится все более доступным, но настоящих экспертов, которые понимают принципы работы моделей, по‑прежнему мало. Этот курс помогает закрыть этот пробел, предлагая глубокое, но понятное объяснение ключевых концепций нейросетей на примере PyTorch — одного из самых популярных инструментов индустрии.

Основные разделы курса

Полносвязные нейронные сети

Вы изучите устройство классической архитектуры, разберёте роль слоев и функций активации, а также поймёте, как организована математическая основа нейросетей.

Практическое обучение в PyTorch

Курс знакомит вас с фреймворком PyTorch и учит создавать, обучать и тестировать модели любой сложности.

Что вы освоите

• Создание моделей с нуля на PyTorch.
• Построение тренировочного цикла и оптимизацию весов.
• Работу с различными типами данных.

Backpropagation: обучение нейросетей

Вы разберёте алгоритм обратного распространения ошибки и поймёте, как сеть учится на своих ошибках.

Предотвращение переобучения

Переобучение — главный враг любой модели. В курсе вы подробно изучите:

• L2‑регуляризацию;
• Dropout;
• Batch Normalization;

Сверточные нейронные сети

Вы познакомитесь с принципами работы CNN и узнаете, как они решают задачи компьютерного зрения.

Архитектуры, которые вы изучите

• VGG
• ResNet
• U‑Net

Рекуррентные нейронные сети

Курс объясняет работу RNN и их более современных вариантов — LSTM и GRU. Вы научитесь применять их для обработки текстов и временных рядов.

Работа с Embedding

Вы поймёте, как сеть представляют слова в виде чисел и как эти представления используются при прогнозировании текста.

Автоэнкодеры и генеративные модели

Вы изучите основы автоэнкодеров и познакомитесь с подходами, лежащими в основе современных генеративных моделей.

Кому подойдет этот курс

Курс подходит не только программистам и аналитикам, но и тем, кто хочет ориентироваться в современном мире ИИ. Он поможет развенчать популярные мифы и сформировать системное понимание того, как действительно работают нейросети.

Почему PyTorch

PyTorch — гибкий и удобный инструмент, идеально подходящий для обучения и экспериментов. Он близок к исследовательскому стилю работы и позволяет быстро создавать прототипы. Освоив его, вы без труда перейдете на TensorFlow или Keras при необходимости.

Итог

Этот курс дает фундаментальные знания о нейросетях, необходимые каждому, кто хочет разбираться в современных технологиях ИИ — независимо от уровня подготовки. С акцентом на практику и минимумом сложной математики он поможет вам уверенно работать с моделью любой сложности.

СКАЧАТЬ: