Как мы изучали нейронные сети

Нейронные сети — очень перспективная, но непростая область для изучения. Но это не значит, что нужно держаться от них подальше. Далеко не во всех университетах изучают нейросети и иногда приходится делать это самостоятельно либо в рамках тематических клубов. Ниже приведён короткий маршрут изучение основ нейросетей в Клубе цифровых технологий.

Предлагаем ознакомиться со следующими материалами для лучшего понимания сути нейронных сетей, их реализации и приложений на реальных задачах.

Ремарка: материалы в данных статья могут пересекаться — в этом нет ничего плохого. Не всегда удаётся разобраться в материале с первого раза, поэтому повторение и закрепление новых знаний здесь очень приемлемо. Как и с нейронной сетью.

1. Введение в нейронные сети (2 видео)

2. Классификация и типы нейросетей

3. Нейронные сети для начинающих

4. Математика для искусственных нейросетей (опционально)

5. Нейросети: практическое применение. + Презентация.

6. Нейросеть в 11 строчек на Python

7. Нейросети: от простого к сложному

8. Типичные ошибки и советы по использованию нейронных сетей

9. Что такое свёрточная нейронная сеть

10. Распознавание образов в R с использованием сверточных нейронных сетей

Дополнение:

1. Примеры участия в конкурсах (с разбором):
Первый
Второй

2. Интенсив от Майрософт (нужно много времени, но дело того стоит)

3. Создаём нейронную сеть InceptionV3 для распознавания изображений

4. Нейросеть на JS

5. Ещё пример на Java

6. PyBrain нейросети на Python

7. Нейросеть на С##

8. Анализ местности по спутниковым снимкам

9. Тьюториал Deep learning и Caffe

Data Scientist # 1

Машинное обучение, большие данные, наука о данных, анализ данных, цифровой маркетинг, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, data science, data scientist, machine learning, artificial intelligence, big data, deep learning

Данные — новый актив!

Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Copyright © 2020 Data Scientist. Все права защищены.