Модуль 1. Введение в искусственные нейронные сети
Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python
Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras)
Создаем модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras
Модуль 3. Сверточные нейронные сети
Распознаем изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети
Модуль 4. Оптимизация нейронной сети
Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля
Модуль 5. Transfer learning & Fine-tuning
Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений
Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)
Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python
Модуль 7. Сегментация и Детектирование объектов
Проектируем нейронную сеть для сегментации и обучаем нейросеть решать задачу детекции
Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
Создаем агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма
Модуль 9. What's next? Продвинутые нейронные сети
Знакомимся с другими областями применения нейросетей.
Создаем нейросеть GAN для генерации изображений