My_studying_Data-Science-and-Neyro-Nets-on-Python

https://neural-university.ru/kurs_neural_pro

ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ «Data science и нейронные сети на Python» Объем программы: 260 часов

Базовые темы:

Введение в нейронные сети
Полносвязные сети, обучающая и тестовая выборки
Свёрточные нейронные сети
Обработка текстов с помощью нейросетей
Рекуррентные нейронные сети и одномерные свёрточные сети для обработки текстов
Нейронные сети для решения задачи регрессии
Полносвязные и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов
Прямые и свёрточные нейронные сети для обработки аудиосигналов
Автокодировщики
Вариационные автокодировщики, генеративные модели на базе автокодировщиков
Генеративные состязательные сети

Продвинутые темы:

Сегментация изображения
Генерация текста
Сегментация текста
Введение в генетические алгоритмы
Генетические алгоритмы для обучения нейронных сетей
Алгоритмы кластеризации данных
Object Detection (обнаружение объектов)
Обучение с подкреплением
Распознавание речи

Дополнительные темы:

Интеграция нейронной сети в Production. Часть 1
Интеграция нейронной сети в Production. Часть 2
Интеграция нейронной сети с библиотекой PyTorch. Часть 1
Написание нейронных сетей с библиотекой PyTorch. Часть 2
Написание нейронных сетей с библиотекой Tensorflow. Часть 1
Написание нейронных сетей с библиотекой Tensorflow. Часть 2

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 117 Commits
Course Work		Course Work
_Занятие_1_Введение в нейронные сети		_Занятие_1_Введение в нейронные сети
_Занятие_2_Обучающая и тестовая выборки		_Занятие_2_Обучающая и тестовая выборки
_Занятие_3_Сверточные нейронные сети		_Занятие_3_Сверточные нейронные сети
_Занятие_4_Обработка текстов		_Занятие_4_Обработка текстов
_Занятие_5_Рекуррентные нейронные сети для обработки текстов		_Занятие_5_Рекуррентные нейронные сети для обработки текстов
Русскоязычная документация Keras		Русскоязычная документация Keras
"Июльский_курс_(2020)_Pro_Занятие_1".ipynb		"Июльский_курс_(2020)_Pro_Занятие_1".ipynb
Learning_tips.md		Learning_tips.md
README.md		README.md
ДЗ_11_Light_GAN.ipynb		ДЗ_11_Light_GAN.ipynb
ДЗ_12_Light_Сегментация.ipynb		ДЗ_12_Light_Сегментация.ipynb
ДЗ_12_Pro_v1_Сегментация".ipynb		ДЗ_12_Pro_v1_Сегментация".ipynb
ДЗ_12_Сегментация_стройки_подготовка_базы.ipynb		ДЗ_12_Сегментация_стройки_подготовка_базы.ipynb
ДЗ_13_Pro_v2_Генерация_текста.ipynb		ДЗ_13_Pro_v2_Генерация_текста.ipynb
ДЗ_6_Ultra__Зависимость_PLZL_от_акций_золотодобывающих_компаний.ipynb		ДЗ_6_Ultra__Зависимость_PLZL_от_акций_золотодобывающих_компаний.ipynb
ДЗ_7_Light_Прогнозирование_акций_Лукойл.ipynb		ДЗ_7_Light_Прогнозирование_акций_Лукойл.ipynb
ДЗ_7_Pro_Прогнозирование_акций_Лукойлipynb.ipynb		ДЗ_7_Pro_Прогнозирование_акций_Лукойлipynb.ipynb
ДЗ_7_Ultra_Предсказание_котировок_PLZL_.ipynb		ДЗ_7_Ultra_Предсказание_котировок_PLZL_.ipynb
ДЗ_8_Light_v2_Аудио.ipynb		ДЗ_8_Light_v2_Аудио.ipynb
ДЗ_8_Pro_v1_Аудио.ipynb		ДЗ_8_Pro_v1_Аудио.ipynb
ДЗ_9_Light_v2_Автокодировщики.ipynb		ДЗ_9_Light_v2_Автокодировщики.ipynb
ДЗ_9_Pro_Автокодировщики_последовательное_обучение.ipynb		ДЗ_9_Pro_Автокодировщики_последовательное_обучение.ipynb
ДЗ_9_Pro_Автокодировщики_реорганизация_массивов.ipynb		ДЗ_9_Pro_Автокодировщики_реорганизация_массивов.ipynb
ДЗ_9_Ultra_Раскраска_фотографий.ipynb		ДЗ_9_Ultra_Раскраска_фотографий.ipynb
Исследование_Зависимость_PLZL_от_акций_золотодобывающих_компаний.ipynb		Исследование_Зависимость_PLZL_от_акций_золотодобывающих_компаний.ipynb
Исследование_Прогнозирование_курса_PLZL_1h.ipynb		Исследование_Прогнозирование_курса_PLZL_1h.ipynb

ikonushok/My_studying_Data-Science-and-Neyro-Nets-on-Python

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

My_studying_Data-Science-and-Neyro-Nets-on-Python

About

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Languages