5. Сверхточные нейронные сети
2. Библиотеки Numpy и Matplotlib
3. Введение в нейронные сети. Линейный слой (Dense)
4. Обучающая, проверочная и тестовая выборки. Переобучение НС
6. Интеграция нейронной сети на ДЕМО-ПАНЕЛЬ
7. Обработка текстов с помощью нейронных сетей
8. Рекуррентные и одномерные сверхточные нейронные сети
9. Библиотеки Pandas и Matplotlib
10. Решение задачи регрессии с помощью нейронных сетей
11. Обработка временных рядов с помощью нейронных сетей
12. Обработка аудиосигналов с помощью нейронных сетей
13. Архитектура автокодировщика (Autoencoder)
14. Сегментация изображений
15. Создание простого веб-сервера и настройка параметров работы
16. Библиотека requests. Обращение к модели по API
5. Обработка текста. Механизм Transformers
2. Генеративно-состязательные сети
3. Обработка текста. Модель Sequence-to-sequence
1. Вариационные автокодировщики
4. Обработка текста. Механизм Attention (Сети с вниманием)
6. Обучение с подкреплением. Введение. Алгоритм Q-learning
7. Обучение с подкреплением. Политические методы обучения, алгоритм Reinforce
8. Обучение с подкреплением. Сети с преимуществом, улучшенный алгоритм Q-learning
9. Обнаружение объектов (Object Detection). Модель YOLOv3
10. Обнаружение объектов (Object Detection). Модели YOLOv4, RetinaNet
11. Обнаружение объектов. Технология треккинга объектов
12. Генетические алгоритмы. Введение. Базовые принципы
13. Генетические алгоритмы. Подбор гиперпараметров нейронной сети
14. Алгоритмы кластеризации данных
15. Обработка аудио. Распознавание речи (SpeechToText)
16. Обработка аудио. Технология TextToSpeech