Введение в Keras
📌 Хотите научиться эффективно создавать нейронные сети с минимальными усилиями? Тогда этот урок специально для вас! 💡 Мы подробно изучим популярную библиотеку Keras, которая позволит превратить ваши идеи в рабочие модели буквально за считанные строки кода. Освоим её преимущества, связанные с простотой и производительностью, а также узнаем, как она интегрируется с мощнейшим фреймворком TensorFlow. ✅ Основные темы урока: Принципы работы с Keras: как грамотно организовать проектирование моделей? Модульность и гибкость подходов: в чём разница между Sequential и Function API? Практические советы по улучшению моделей: нормализация данных, подбор оптимизаторов и борьба с переобучением. Примеры реализации трёх типов нейронных сетей: полносвязные, сверточные и рекуррентные.
📌 Хотите научиться эффективно создавать нейронные сети с минимальными усилиями? Тогда этот урок специально для вас! 💡 Мы подробно изучим популярную библиотеку Keras, которая позволит превратить ваши идеи в рабочие модели буквально за считанные строки кода. Освоим её преимущества, связанные с простотой и производительностью, а также узнаем, как она интегрируется с мощнейшим фреймворком TensorFlow. ✅ Основные темы урока: Принципы работы с Keras: как грамотно организовать проектирование моделей? Модульность и гибкость подходов: в чём разница между Sequential и Function API? Практические советы по улучшению моделей: нормализация данных, подбор оптимизаторов и борьба с переобучением. Примеры реализации трёх типов нейронных сетей: полносвязные, сверточные и рекуррентные.