О разделе
От нейрона и слоёв — к NumPy — массивы и матрицы (если ещё не работали с ndarray), затем первому обучению на NumPy, матрице выбора архитектуры, далее Keras и TensorFlow (TensorBoard, Colab) или PyTorch и практикум MNIST. Без локального GPU — практикум DL в Colab. Дальше — Трансформеры и NLP и обзор в Принцип работы современных ИИ-систем. Для диалога с ChatGPT без курса по ML — Prompt engineering — библиотека промптов и краткое введение в нейросети.
Если вы только начинаете: пройдите маршрут по машинному обучению — от категорий обучения и кодирования признаков до сквозного проекта Melbourne. Перцептрон и глубокие сети логичнее после понимания train/test, метрик и простых моделей на таблицах.
Первое обучение — перцептрон на NumPy
Минимальный пример обучения одного нейрона на Python и NumPy — сигмоида, матрица весов syn0, цикл итераций и проверка на новых данных.
Нейрон
Нейрон — это основная функциональная единица биологической нервной системы, включая человеческий мозг.
Нейросети и их связь с ИИ
Что есть искусственный интеллект и нейросеть; кратко про вайб-кодинг со ссылкой на отдельную статью.
Принцип работы современных ИИ-систем
Деревья решений, линейная регрессия, нейронные сети, генеративные модели — это всё примеры ИИ-моделей.
Архитектуры нейронных сетей
Рекуррентность — это свойство моделей сохранять информацию о предыдущих шагах обработки данных.
Keras и TensorFlow — нейросети
Глубокое обучение на Python — Keras/TensorFlow и PyTorch, гиперпараметры, TensorBoard, Colab, MNIST, CNN, callbacks и визуализация обучения.
Нейросети — итоги
Краткие итоги раздела "Нейросети" — нейрон, перцептрон, архитектуры, Keras и TensorFlow, связь с ИИ.
Нейросети — чек-лист
Чек-лист раздела «Нейросети» — вопросы для самопроверки.
Нейросети — о разделе
Подборка материалов раздела Нейросети в энциклопедии Вселенная IT.
В подборках
Статья входит в тематические подборки и блок "С чего начать?" на главной. Соседние шаги того же маршрута:
Нейросети и ИИ — Машинное обучение — о разделе, Модели и инструменты — о разделе, Введение в ИИ — о разделе, Разработка ИИ — о разделе, Применение ИИ — о разделе, Трансформеры и NLP — о разделе.