Tensorflow

Введение в Tensorflow

  1. Что такое Tensorflow? Примеры применения. Установка
  2. Тензоры tf.constant и tf.Variable. Индексирование и изменение формы
  3. Математические операции и функции над тензорами
  4. Реализация автоматического дифференцирования. Объект GradientTape
  5. Строим градиентные алгоритмы оптимизации Adam, RMSProp, Adagrad, Adadelta
  6. Делаем модель с помощью класса tf.Module. Пример обучения простой нейросети
  7. Делаем модель нейросети для распознавания рукописных цифр
  8. Декоратор tf.function для ускорения выполнения функций

Введение в Keras

  1. Введение в модели и слои бэкэнда Keras
  2. Keras - последовательная модель Sequential
  3. Keras - введение в функциональное API
  4. ResNet - революция глубокого обучения. Исчезающие и взрывающиеся градиенты
  5. Создаем ResNet подобную архитектуру для классификации изображений CIFAR-10
  6. Тонкая настройка и контроль процесса обучения через метод fit()
  7. Тонкая настройка обучения моделей через метод compile()
  8. Способы сохранения и загрузки моделей в Keras