Обучение работе с нейросетями

Обучение работе с нейросетями с репетитором на Allteachers поможет освоить навыки в сфере ИИ, глубокого и машинного обучения. Сегодня нейросетевые технологии активно внедряются в бизнес-процессы с целью анализа данных, автоматизации рутинных задач и создания интеллектуальных систем. Если вы хотите стать специалистом в области искусственного интеллекта, важно начать с основ и постепенно углубляться в практические аспекты работы с нейросетями. Но самостоятельно научиться нейросетям может быть проблематично — в интернете крайне мало информации, поскольку это развивающаяся область IT. Поэтому рядом должен быть человек, который поможет, когда что-то не получается. И тут на помощь приходят репетиторы Олтичерс — это практикующие специалисты, каждый из которых за свою практику создал десятки проектов по нейронным сетям для использования в том числе и в коммерции.

Перед тем, как начать непосредственное обучение работе с нейросетями, нужно понять базовые принципы их функционирования. Нейросети — это сложные математические модели, имитирующие работу нашего собственного мозга. Они, также как и наш мозг, состоят из нейронов (а точнее — их аналогов), которые взаимосвязаны между собой. Каждый нейрон представляет собой отдельную математическую функцию, которая обрабатывает поступающую на вход информацию.

Важно понимать, что даже ученые не до конца понимают, как работает нейросеть, какие промежуточные выводы она делает на основе входной информации и как ее интерпретирует. Например, при распознавании изображений мы не можем узнать, на основе каких признаков нейронная сеть сделала тот или иной вывод. Однако понять базовые принципы создания, построения и обучения моделей ИИ можно — программа обучения работе с нейросетями с репетитором включает:

• Основы программирования для начинающих. Чтобы уметь создавать нейросети, необходимо выучить язык программирования Python хотя бы на базовом уровне — уровне синтаксиса. Это несложный ЯП с низким порогом входа (технически специалисты по нейронным сетям не являются разработчиками в привычном смысле) и огромным количеством доступных библиотек (которые на самом деле написаны на C++ — Пайтон слишком медленный для таких математических операций, которые используются при разработке моделей НС);

• Математическая база. Лин. алгебра, теорвер и математический анализ — ключевые дисциплины, которые помогут на базовом уровне понять, как работают нейросети. Методы линейной алгебры применяются обработки входных данных нейросети в виде матриц и векторов, которые являются основой для представления данных в нейросетях, а теория вероятностей — для классификации (распознавания) изображений;

• Инструменты. TensorFlow, PyTorch и Keras — популярные библиотеки, которые используются для создания и обучения нейросетей.

Платформа Allteachers позволяет найти преподавателя и педагога, который объяснит вам эти сложные концепции на понятном языке, поможет разобраться в технических аспектах и получить новую профессию.

Практическая часть курса — самая сложная. Она включает несколько этапов (каждый из них вы изучите на занятиях с репетитором):

• Подготовка данных. Это этап, от которого зависит итоговая точность модели НС. Данные нужно «‎почистить», нормализовать (привести к единому формату для ускорения их обработки) и разделить на обучающую и тестовую выборки по определенному принципу;

• Создание модели. На этом этапе разрабатывается архитектура нейросети — выбираются типы и количество слоев, количество нейронов в каждом слое, а также дополнительные параметры обучения. Для разных задач (для обработки изображений и выделения определенных признаков, для работы с числовыми и символьными последовательностями и временными рядами) используются разные архитектуры;

• Обучение модели. Перед началом обучения нейросети необходимо настроить параметры для минимизации ошибки. Это достигается за счет математических методов оптимизации;

• Тестирование и валидация. После обучения модель тестируется на новых данных, чтобы оценить качество ее работы.

Репетитор Олтичерс научит собирать качественный датасет для нейросетей, объяснит принципы разработки архитектуры и расскажет о нюансах выбора параметров обучения в процессе работы. Также вы изучите метрики для оценки качества модели нейросети.