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