Курс по нейросети на Python для новичков

О чем курс?

Как проходит процесс обучения?

По окончании курса вы выбирайте одну из трех тем выпускной работы и выполняете ее самостоятельно с знаний с использованием навыков, полученных на курсе

Программа курса

1. Введение в искусственный интеллект
2. Классификация методов искусственного интеллекта
3. Типы задач, решаемых при помощи ИИ
4. Сравнительный анализ распространенных алгоритмов машинного обучения
5. Искусственные нейронные сети и их особенности
6. Этапы нейросетевого моделирования
7. Домашнее задание

1. Искусственный нейрон
2. Многослойная нейронная сеть прямого распространения
3. Обучение нейронной сети (теория)
4. Алгоритмы обучения искусственной нейронной сети прямого распространения
5. Обучение нейронной сети при помощи алгоритма обратного распространения ошибки
6. Способы нормализации переменных
7. Домашнее задание

1. Общая постановка задачи аппроксимации
2. Решение задачи аппроксимации и прогнозирования при помощи ИНС (теория)
3. Решение задачи аппроксимации при помощи метода МНК
4. Решение задачи аппроксимации при помощи готового ПО на Python, реализация ИНС
5. Решение задачи аппроксимации при помощи готового ПО на Python, реализация МНК
6. Домашнее задание

1. Основы программирования нейронных сетей на Python / C++ (особенности, библиотеки)
2. Разработка ИНС прямого распространения на языке Python или С++ для решения задачи аппроксимации (последовательное написание кода)
3. Домашнее задание

1. Общая постановка задачи классификации
2. Решение задачи классификации при помощи ИНС
3. Решение задачи классификации при помощи реализации ИНС на Python
4. Домашнее задание

1. Нейронные сети Кохонена
2. Алгоритм самообучения НС Кохонена
3. Алгоритм самоорганизации НС Кохонена
4. Постановка задачи кластеризации
5. Практическая реализация НС Кохонена на Python
6. Домашнее задание

1. Методы обработки выборки исходных данных Соответствие используемой структуре Непротиворечивость Репрезентативность
2. Практическая часть – сверточные сети с использованием библиотек Keras / TensorFlow
3. Выпускная работа (выбор темы)

• Соответствие используемой структуре
• Непротиворечивость
• Репрезентативность

1. Разбор выпускных работ
2. Ответы на вопросы

Чему вы научитесь

• 1 Фундамент знанийВы получите основательный фундамент базовых знаний в области логики, математической статистики и математического анализа.
• 2 Умение понимать то, что вы делаетеВы сможете мыслить с точки зрения целесообразности применения того или иного метода искусственного интеллекта для конкретных задач. Отсутствие слепого копирования чужих подходов.
• 3 Умение создавать собственные рабочие математические моделиСпособность проводить математическое моделирование самостоятельно без использования готовых шаблонов, а также проверять работоспособность выбранного подхода и модели.
• 4 Научитесь решению реальных практических задачВ ходе прохождения курса вы самостоятельно освоите основы языка программирования Python и сможете использовать основные его библиотеки для решения задач прогнозирования, аппроксимации, распознавания изображений
• 5 Возможность дальнейшего роста в сфере ИИ / DataScienceПолучите возможность расти и развиваться в сфере DataScience и/или искусственного интеллекта, т.к. приобретете базовый багаж знаний.

Вы получите основательный фундамент базовых знаний в области логики, математической статистики и математического анализа.

Вы сможете мыслить с точки зрения целесообразности применения того или иного метода искусственного интеллекта для конкретных задач. Отсутствие слепого копирования чужих подходов.

Способность проводить математическое моделирование самостоятельно без использования готовых шаблонов, а также проверять работоспособность выбранного подхода и модели.

В ходе прохождения курса вы самостоятельно освоите основы языка программирования Python и сможете использовать основные его библиотеки для решения задач прогнозирования, аппроксимации, распознавания изображений

Получите возможность расти и развиваться в сфере DataScience и/или искусственного интеллекта, т.к. приобретете базовый багаж знаний.

Наши преимущества

Проводим обучение с самого начала – от А до Я. Последовательное изложение материала. В основе методики лежит курс лекций, читаемых студентам РХТУ им. Менделеева на протяжении нескольких лет

Стоимость наших курсов в несколько раз ниже, чем у крупных онлайн-школ.Данный факт снижает порог обучаемости и позволяет любому человеку овладеть твердыми знаниями и навыками в специфической предметной области

Мы стараемся объяснять сложные вещи, используя аналогии, понятные для неподготовленного слушателя. Изложение материала систематизированно и ведется последовательно

Все материалы доступны в личном кабинете, работать с которым можно со смартфона, планшета, ноутбука или десктопа.Помимо видео-записей в личном кабинете представлен исходный код всех уроков

Ваша выгода

• Новые горизонты карьерного роста и развитияПройдя наш базовый курс по основам искусственного интеллекта и Data Science, вы существенно повысите свою стоимость на рынке труда.Вы сможете начать работать в качестве специалиста по Data Science, чья средняя зарплата составляет от 150 000 руб. в месяц (данные по состоянию на ноябрь 2019 г.)
• Достойный результат за меньшую ценуВы не будете переплачивать за сложные занятия. Помимо высокой стоимости (от 15 000 руб. в месяц) многие онлайн-курсы имеют высокий «порог входа». Это означает, что вам придется сдать предварительное тестирование, чтобы начать занятия. При этом нет гарантии, что вы справитесь с большим объемом сложной информации.
• Мы гарантируем, что вы освоите весь изучаемый материалПри условии выполнения домашних заданий и всех наших рекомендаций у слушателей не возникает никаких сложностей в понимании и дальнейшем применении полученных знаний.

Пройдя наш базовый курс по основам искусственного интеллекта и Data Science, вы существенно повысите свою стоимость на рынке труда.Вы сможете начать работать в качестве специалиста по Data Science, чья средняя зарплата составляет от 150 000 руб. в месяц (данные по состоянию на ноябрь 2019 г.)

Вы не будете переплачивать за сложные занятия. Помимо высокой стоимости (от 15 000 руб. в месяц) многие онлайн-курсы имеют высокий «порог входа». Это означает, что вам придется сдать предварительное тестирование, чтобы начать занятия. При этом нет гарантии, что вы справитесь с большим объемом сложной информации.

При условии выполнения домашних заданий и всех наших рекомендаций у слушателей не возникает никаких сложностей в понимании и дальнейшем применении полученных знаний.

Стоимость

• Антон КолосовЭкспертВ 2009 году окончил РХТУ им. Д.И.Менделеева.Специальность: кибернетика. Область интересов: ячеечно-нейросетевые модели.Основатель портала /
• Михаил ВасильевПрограммист-разработчикВыпускник РХТУ им. Д.И. Менделеева. Специальность: Информационные Системы и Технологии.Системный программист, аналитик, специалист по обработке больших данных
• Глеб КалайчевПрограммист-разработчикВыпускник РХТУ им. Д.И. Менделеева по специальности «Информационные Системы и Технологии».Область интересов: прогнозирование спортивных событий

В 2009 году окончил РХТУ им. Д.И.Менделеева.Специальность: кибернетика. Область интересов: ячеечно-нейросетевые модели.Основатель портала /

Выпускник РХТУ им. Д.И. Менделеева. Специальность: Информационные Системы и Технологии.Системный программист, аналитик, специалист по обработке больших данных

Выпускник РХТУ им. Д.И. Менделеева по специальности «Информационные Системы и Технологии».Область интересов: прогнозирование спортивных событий

Я отношу себя к начинающим в сфере ИИ и поэтому долго искал курс, который поможет мне разобраться с основами нейросетей и обрести понимание главных принципов. В целом, данный курс позволил мне неплохо разобраться в этой теме и освоить базовые навыки программирования на питоне. Спасибо!

Хочется сказать вам большое спасибо за то, что вы дали достаточно чёткое представление о нейронных сетях!И по поводу математики, думаю, что такой курс конечно не для гуманитарных специальностей, т.е. должна быть достаточно хорошая подготовка по математике, ну или у ваших слушателей должно быть достаточно времени для освоения этого курса

Курс мне понравился, но в действительности не хватало только одного:Источники информации по используемым библиотекам. Включать в лекции эту информацию не нужно, но в качестве дополнительных материалов можно было бы добавить ссылки на ресурсы с описанием библиотек и функций в них.Желаю Вам успехов!

Контакты

По любым вопросам пишите нам через данную форму обратной связи или на адрес электрнной почты: support@

Часто задаваемые вопросы о создании нейросетей на Python

Вопрос: Какие библиотеки Python нужны для начала работы с нейросетями?
Ответ: Базовый стек включает NumPy для вычислений, Matplotlib для визуализации, а затем специализированные фреймворки: TensorFlow/Keras или PyTorch.

Вопрос: Нужно ли глубокое знание математики?
Ответ: Для понимания основ достаточно школьной алгебры и базового анализа. Глубокая математика требуется для проведения исследований и создания новых архитектур.

Вопрос: С чего лучше начать практику?
Ответ: Рекомендуется начать с реализации простой полносвязной сети для классификации рукописных цифр (MNIST) с использованием Keras.

Вопрос: Какой фреймворк выбрать: TensorFlow или PyTorch?
Ответ: TensorFlow/Keras часто рекомендуют новичкам из-за простого API. PyTorch популярен в академической среде и предоставляет более гибкий подход.

Вопрос: Можно ли создать нейросеть без GPU?
Ответ: Да, для обучения небольших моделей на простых наборах данных достаточно CPU. GPU необходимо для работы с большими моделями (CV, NLP) и данными.

Вопрос: Где брать данные для обучения?
Ответ: Используйте открытые датасеты (Kaggle, UCI Repository), встроенные в фреймворки наборы данных (Keras datasets) или собирайте и размечайте данные самостоятельно.

Вопрос: Что такое переобучение и как с ним бороться?
Ответ: Переобучение — когда модель запоминает данные, а не общие закономерности. Методы борьбы: добавление Dropout-слоев, L1/L2-регуляризация, использование валидационной выборки и аугментации данных.

Вопрос: Как оценить качество обученной модели?
Ответ: Качество оценивается на тестовой выборке метриками, соответствующими задаче: accuracy, precision, recall, F1-score для классификации; MSE, MAE для регрессии.

Вопрос: Что такое гиперпараметры и как их подбирать?
Ответ: Гиперпараметры задаются до обучения (скорость обучения, размер батча, число слоев). Для подбора используют методы Grid Search, Random Search или автоматические оптимизаторы (Optuna).

Вопрос: Куда развиваться после освоения основ?
Ответ: Далее можно углубиться в конкретные области: компьютерное зрение (CNN), обработка естественного языка (RNN, Transformer), генеративные модели (GAN, Diffusion) или reinforcement learning.

Краткий чек-лист: путь от идеи до работающей нейросети

1. Четко сформулируйте задачу (классификация, регрессия, генерация).
2. Соберите и подготовьте данные: сбор, очистка, разметка.
3. Проведите разведочный анализ данных (EDA) для понимания их структуры.
4. Разделите данные на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
5. Выберите подходящую архитектуру нейронной сети под вашу задачу.
6. Определите функцию потерь (loss function) и метрики для оценки.
7. Настройте гиперпараметры: скорость обучения, размер батча, количество эпох.
8. Обучите модель, отслеживая потери на валидационной выборке.
9. Примените методы для борьбы с переобучением, если это необходимо.
10. Протестируйте итоговую модель на тестовой выборке.
11. Проанализируйте ошибки модели для понимания её слабых мест.
12. Сохраните обученную модель для последующего использования.
13. Интегрируйте модель в приложение или создайте API для её обслуживания.
14. Настройте мониторинг работы модели на «живых» данных.
15. Планируйте периодическое дообучение модели на новых данных.