Нейронные сети и глубокое обучение в R
Учитесь создавать, тренировать и оценивать модели глубокого обучения в R для решения реальных задач классификации и регрессии.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Нейронные сети и глубокое обучение являются движущей силой современной революции искусственного интеллекта, но их внедрение может быть сложным без правильного подхода. Этот текстовый курс ликвидирует разрыв между сложной математической теорией и практическим кодированием, показывая, как использовать мощь глубокого обучения с помощью языка программирования R.
Вы перейдете от написания основных сценариев R к созданию, настройке и развертыванию сложных архитектур нейронных сетей. С помощью структурированных письменных объяснений и четких пошаговых обзоров кода вы развиете навыки, необходимые для предварительной обработки данных, построения моделей глубинного обучения и оценки их производительности на реальных наборах данных.
Что вы узнаете:
- Понять основные концепции нейронных сетей, включая функции активации, обратное распространение и метрики потерь.
- Очистить и подготовить необработанные наборы данных для глубокого обучения с использованием современных рабочих процессов предварительной обработки данных R.
- Создание и обучение глубоких нейронных сетей (ДНС) для задач классификации и регрессии.
- Реализация конверсионных нейронных сетей (КНС) и рекурсивных нейросетей (РНС) с использованием R-платформ.
- Используйте мощные пакеты R, такие как H2O, Keras и TensorFlow, для оптимизации обучения модели.
- Оценка производительности модели с использованием расширенных метрик и тонкой настройки гиперпараметров для предотвращения перенастройки.
Курс начинается с основных понятий машинного обучения и базовой настройки R, обеспечивая понимание основных механик перед написанием кода. Оттуда вы будете продвигаться через поэтапные письменные учебники, охватывающие регрессию, классификацию, обработку изображений и моделирование последовательностей.
Этот курс предназначен для начинающих, начинающих ученых данных и аналитиков, которые хотят расширить свой набор инструментов программирования R в глубокое обучение. Не требуется предыдущий опыт работы с нейронными сетями, хотя полезно базовое знание синтаксиса R.
Начните свой путь к глубокому обучению и раскройте весь потенциал своих данных с R сегодня.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 48 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Основы глубокого обучения с Python и Keras
Сертификат
Практика
177 000 so’m
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Глубокий Learning и нейронные сети с TensorFlow и Keras
Сертификат
Практика
177 000 so’m
→
⚡ Лучший для старта
🎓 С сертификатом
Python и TensorFlow: создание первой модели распознавания изображений
Сертификат
Практика
177 000 so’m
→
🔥 Востребован
🎓 С сертификатом
Машинное обучение для автоматизации электронного проектирования
Сертификат
Практика
177 000 so’m
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство