Track
Сертифікат
Одіссея глибинного навчання
4.8+
★★★★★
★★★★★
21 відгуки
Advanced
Почніть з основних принципів роботи нейронних мереж і переходьте до створення та навчання власних моделей за допомогою популярних фреймворків, таких як TensorFlow і PyTorch. Отримайте практичний досвід, застосовуючи нейронні мережі до завдань комп'ютерного зору та моделювання послідовностей, а також працюйте з передовими архітектурами. Показати більше
python
Boost your Tech Skills!
with up to 55% off
What you'll get with our subscription:
Access to 85+ top-rated courses
AI-driven Learning
Workspaces for practicing your skills
Personalized study tracks
Certificates of completion
Training 2 or more people?
Get your team access to Codefinity courses anytime, anywhere.
Try Codefinity TeamsWhat you will learn
- Understand the core concepts behind neural networks and how they learn from data.
- Build and train neural networks using TensorFlow and PyTorch.
- Apply deep learning techniques to solve real-world computer vision tasks.
- Work with convolutional neural networks (CNNs) for image classification and feature extraction.
- Use recurrent neural networks (RNNs) to model sequences and time series data.
- Explore practical workflows for developing and testing deep learning models.
- 92 chapters
- 14 hours
- 153 tasks
Trusted by employees of leading companies
Learning track content
Module 1 / Introduction to Neural Networks
First, we will discuss what a neural network is and how it works. And also consider the scope of its application.
- What is a Neural Network?Попередній перегляд
- Applications of Deep Learning in the Real WorldПопередній перегляд
- Neural Networks or Traditional ModelsПопередній перегляд
- Neural Network StructureПопередній перегляд
- What is a Neuron?Попередній перегляд
- Activation FunctionsПопередній перегляд
- Forward and Backward PropagationПопередній перегляд
Next, we will try to build our own neural network and see how efficiently it copes with learning. We will also consider a ready-made solution from the scikit-learn library.
- Single Neuron ImplementationПопередній перегляд
- Challenge: Creating a NeuronПопередній перегляд
- Perceptron LayersПопередній перегляд
- Challenge: Creating a PerceptronПопередній перегляд
- Forward PropagationПопередній перегляд
- Loss FunctionПопередній перегляд
- Backward PropagationПопередній перегляд
- Backpropagation ImplementationПопередній перегляд
- Model TrainingПопередній перегляд
- Challenge: Training the PerceptronПопередній перегляд
- Model EvaluationПопередній перегляд
- Challenge: Evaluating the PerceptronПопередній перегляд
- Neural Network with scikit-learnПопередній перегляд
Finally, we will give you some additional useful information on how to understand which model to use and what types of neural networks there are. To complete the course, you will be tested on your acquired knowledge.
Module 2 / Introduction to TensorFlow
You will gain a foundational understanding of TensorFlow's primary components - Tensors. You'll delve into the nature and applications of tensors, familiarize yourself with tensor properties, and acquire knowledge in essential mathematical operations.
- Welcome to TensorFlowПопередній перегляд
- Introduction to TensorsПопередній перегляд
- Tensor PropertiesПопередній перегляд
- Applications of TensorsПопередній перегляд
- BatchesПопередній перегляд
- Creating TensorsПопередній перегляд
- Data TypesПопередній перегляд
- Basic Operations: ArithmeticПопередній перегляд
- Basic Operations: Linear AlgebraПопередній перегляд
- Challenge: Creating a Neural Network LayerПопередній перегляд
- TransformationsПопередній перегляд
- Reduction OperationsПопередній перегляд
- Quiz: TensorFlow BasicsПопередній перегляд
You'll learn how TensorFlow operates and the ways to improve its performance. By the end of this module, you'll be well-equipped to implement basic neural networks or other tensor calculations, using only the TensorFlow library without any extras.
Module 3 / PyTorch Essentials
Explore the fundamentals of PyTorch, focusing on tensors—the core data structure used for computations. You will learn about tensor creation, random initialization, mathematical operations, and shape manipulation.
- What is PyTorch?Попередній перегляд
- Introduction to TensorsПопередній перегляд
- Tensor Creation FunctionsПопередній перегляд
- Challenge: Initializing TensorsПопередній перегляд
- Creating Random TensorsПопередній перегляд
- Challenge: Initializing Model Weights and BiasesПопередній перегляд
- Mathematical Operations with TensorsПопередній перегляд
- Challenge: Performing Mathematical OperationsПопередній перегляд
- Shapes and Dimensions in PyTorchПопередній перегляд
- Challenge: Reshaping TensorsПопередній перегляд
Explore key concepts for training models in PyTorch, including computing gradients and performing multi-step backpropagation. Master linear regression as a foundational machine learning model and introduces handling datasets efficiently.
Discover how to build, train, and evaluate neural networks using PyTorch. You will learn how to define a simple feedforward neural network, optimize its parameters through training, and assess its performance.
Module 4 / Основи Комп'ютерного Зору
Комп'ютерний зір дозволяє машинам інтерпретувати та аналізувати візуальні дані, імітуючи людське сприйняття. У цьому розділі розглядаються основи представлення зображень, колірні моделі та математичні основи, необхідні для розуміння того, як комп'ютери обробляють зображення. Ви ознайомитеся з реальними прикладами застосування — від автономних транспортних засобів до медичної візуалізації, а також дізнаєтеся, як комп'ютерний зір інтегрується з AI та машинним навчанням.
OpenCV — це потужна бібліотека для маніпуляцій із зображеннями та завдань комп'ютерного зору. У цьому розділі розглядаються основні техніки, такі як фільтрація зображень, перетворення, виявлення контурів та сегментація. Ви ознайомитеся з розмиттям, пороговою обробкою, виявленням контурів і виділенням ознак для ефективного покращення та аналізу зображень.
- Базові ПеретворенняПопередній перегляд
- Перетворення Фур'єПопередній перегляд
- Низькочастотні та Високочастотні ФільтриПопередній перегляд
- Зменшення Шуму та ЗгладжуванняПопередній перегляд
- Вирівнювання ГістограмиПопередній перегляд
- Техніки Суперроздільної ЗдатностіПопередній перегляд
- Виявлення КраївПопередній перегляд
- Виявлення Кутів і ПлямПопередній перегляд
Згорткові нейронні мережі обробляють візуальні дані за допомогою шарів згортки, підвибірки та активації для виділення ознак у завданнях класифікації зображень і виявлення об'єктів. Основні компоненти включають доповнення, згортку для виділення ознак, підвибірку для зменшення складності та активацію для нелінійності. Популярні архітектури, такі як AlexNet, VGG і ResNet, використовуються в штучному інтелекті для медицини, автономних систем і безпеки.
Виявлення об'єктів — це фундаментальне завдання комп'ютерного зору, яке полягає у ідентифікації та локалізації об'єктів на зображенні. На відміну від класифікації зображень, яка призначає одну мітку всьому зображенню, виявлення об'єктів не лише класифікує об'єкти, а й визначає їхнє розташування за допомогою обмежувальних рамок. У цьому розділі розглядаються основні техніки та алгоритми виявлення об'єктів — від традиційних методів до підходів на основі глибокого навчання, таких як YOLO та U-Net.
- Локалізація Об'єктівПопередній перегляд
- Виявлення Об'єктівПопередній перегляд
- Прогнозування Обмежувальних РамокПопередній перегляд
- Перетин над Об'єднанням (IoU) та Метрики ОцінюванняПопередній перегляд
- Приглушення Немаксимальних Значень (NMS)Попередній перегляд
- Якорні блокиПопередній перегляд
- Огляд Моделі YOLOПопередній перегляд
- Завдання: Виявлення Об'єктів Із Власною Моделлю Та YOLOПопередній перегляд
Комп'ютерний зір значно розвинувся за останні роки, перейшовши від базових методів обробки зображень до складних технологій глибокого навчання. У цьому розділі розглядаються новітні інновації у сфері комп'ютерного зору з акцентом на трансферне навчання, розпізнавання облич та генерацію зображень. Будуть досліджені переваги використання попередньо навчених моделей для підвищення продуктивності, принципи технології розпізнавання облич та способи створення зображень штучним інтелектом за допомогою глибокого навчання.
Requirements
- A computer with a browser - all browsers are supported.
- Your enthusiasm to enhance your tech skills.
- Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.
Over 200,000 5-star ratings and counting
Ruslan Kravchuk
Головне - вчитися і не здаватися
Матеріал хороший, є багато чого вивчити, все для того, щоб стати кращим, і головне - вчитися тому, чого хочете....
Matteo Comune
Завдяки їм я багато чого вчуся…
Завдяки їм я вчуся набагато швидше, тому що вони допомагають зрозуміти все з нуля. Це найкращий сайт, який допомагає людям без досвіду в ІТ...
Yuliana Cadavid
чудовий курс для початківців
чудовий курс для початківців, вони перевіряють ваші знання в кожному уроці...
Elpunzon
Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity…
Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity, вивчаючи Python. Самостійний спосіб навчання чудовий, тому що я можу вписати його у свій графік...
Alexandru Alexandru
Приємно вчитися з Codefinity
Приємно вчитися з Codefinity. Це легко і є хороші приклади того, що я тут вивчив...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Легко слідувати і надає виклик у моєму повсякденному житті. Виклик змушує мене хотіти вчитися день за днем...
Elan
Codefinity - це всебічне навчання…
Codefinity - це всебічний навчальний інструмент, який допоможе вам розвивати свої навички як інженера-програміста або науковця з даних. Вправи веселі і є хорошим способом відточити свої навички...
Thibault
Вперше вчуся кодувати
Вперше вчуся кодувати і успішно роблю це з Codefinity - дякую...
Adrien Morel
Добре спроектовано для повних початківців
Добре спроектовано для повних початківців, поступовий прогрес і змушує мене почуватися впевнено....
_Gracy
це просто ідеально пояснено
це просто ідеально пояснено! досі я не відчував жодних труднощів, тому що все так добре організовано...
Ruslan Kravchuk
Головне - вчитися і не здаватися
Матеріал хороший, є багато чого вивчити, все для того, щоб стати кращим, і головне - вчитися тому, чого хочете....
Matteo Comune
Завдяки їм я багато чого вчуся…
Завдяки їм я вчуся набагато швидше, тому що вони допомагають зрозуміти все з нуля. Це найкращий сайт, який допомагає людям без досвіду в ІТ...
Yuliana Cadavid
чудовий курс для початківців
чудовий курс для початківців, вони перевіряють ваші знання в кожному уроці...
Elpunzon
Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity…
Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity, вивчаючи Python. Самостійний спосіб навчання чудовий, тому що я можу вписати його у свій графік...
Alexandru Alexandru
Приємно вчитися з Codefinity
Приємно вчитися з Codefinity. Це легко і є хороші приклади того, що я тут вивчив...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Легко слідувати і надає виклик у моєму повсякденному житті. Виклик змушує мене хотіти вчитися день за днем...
Elan
Codefinity - це всебічне навчання…
Codefinity - це всебічний навчальний інструмент, який допоможе вам розвивати свої навички як інженера-програміста або науковця з даних. Вправи веселі і є хорошим способом відточити свої навички...
Thibault
Вперше вчуся кодувати
Вперше вчуся кодувати і успішно роблю це з Codefinity - дякую...
Adrien Morel
Добре спроектовано для повних початківців
Добре спроектовано для повних початківців, поступовий прогрес і змушує мене почуватися впевнено....
_Gracy
це просто ідеально пояснено
це просто ідеально пояснено! досі я не відчував жодних труднощів, тому що все так добре організовано...
Data Engineer
Сертифікат про завершення
Покажіть свої нові навички. Ви це заслужили
Discover more
Learning tracks
Лише для Ultimate
7 Курсів
293 Завдань
Лише для Ultimate
6 Курсів
195 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
115 Завдань
Лише для Ultimate
6 Курсів
101 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
143 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
98 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
38 Завдань
Лише для Ultimate
7 Курсів
376 Завдань
Лише для Ultimate
7 Курсів
345 Завдань
Лише для Ultimate
6 Курсів
308 Завдань
Лише для Ultimate
5 Курсів
146 Завдань
Лише для Ultimate
5 Курсів
148 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
70 Завдань
Лише для Ultimate
7 Курсів
280 Завдань
Лише для Ultimate
5 Курсів
239 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
125 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
119 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
75 Завдань
Лише для Ultimate
5 Курсів
211 Завдань
Лише для Ultimate
5 Курсів
206 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
2 Проєктів
49 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
180 Завдань
Learning tracks
трек
Веб-Розробка з C#
Базовий
4.8
(2547)
трек
Python з Нуля до Героя
Базовий
4.7
(9128)
трек
SQL з Нуля до Героя
Базовий
4.7
(2773)
трек
С++ для Початківців
Базовий
4.4
(534)
трек
Розробка Ігор з Unity
Базовий
4.6
(92)
трек
Станьте React Розробником
Середній
4.7
(70)
трек
Основи Excel
Базовий
4.7
(374)
трек
Основи Java
Базовий
4.7
(220)
трек
Full Stack Веб Розробка
Базовий
4.7
(893)
трек
Основи Frontend Розробки
Базовий
4.7
(864)
трек
Аналіз та Візуалізація Даних на Python
Середній
4.7
(602)
трек
Основи Machine Learning
Середній
4.6
(134)
трек
C++ Mastery
Просунутий
4.8
(17)
трек
Java Web
Просунутий
4.7
(3052)
трек
Стати Інженером QA
Базовий
4.7
(750)
трек
Video Production With Adobe
Базовий
5.0
(5)
трек
Інструменти Дизайну UI/UX
Базовий
4.9
(7)
трек
Essential Office Skills
Базовий
4.8
(303)
трек
Digital Marketing Essentials
Базовий
4.8
(6)
трек
Complete Social Media Management
Базовий
5.0
(3)
трек
Business AI Toolkit
Базовий
4.7
(40)
трек
Розробка Вебсайтів Без Коду
Базовий
4.0
(2)
Become a Development expert
Interactive exercises
Learning videos
AI-assistant on all courses
Workspaces for designing your own projects
Ready to get started?
ProBest intro offer | UltimateA complete experience to kickstart your career | |
---|---|---|
85+ Top-Rated courses | ||
Completion certificates | ||
AI-Assistant in all courses | ||
20+ hands-on Real-world projects | ||
Personalized study tracks | ||
Unlimited workspaces | ||
Boost your Tech Skills!
with up to 55% off
What you'll get with our subscription:
Access to 85+ top-rated courses
AI-driven Learning
Workspaces for practicing your skills
Personalized study tracks
Certificates of completion
Training 2 or more people?
Get your team access to Codefinity courses anytime, anywhere.
Try Codefinity Teams