- Исполнители
-
Обучение
Изучить Python Запускаемые примеры, NumPy, pandas и другое Изучить ИИНейросети, ML и LLM с нуля Изучить C и C++ Указатели, память, STL и современный C++ Изучить C#Основы C#, ООП, LINQ, async и упражнения .NET Алгоритмы на Python Поиск, сортировка, рекурсия и визуализация O(n) Алгоритмы на C и C++ Сравнение реализаций на C и C++
- ЗадачиНовое
Задачи по программированию на Python
Задачи, которые можно решить на Python (всего: 226): от первых циклов до графов, динамического программирования и машинного обучения. Пишите код в браузере, сразу запускайте тесты и получайте разбор от ИИ.
Легко · 134 Средне · 68 Сложно · 24
Навыки для практики: ПодсчётВыделение цифрРазбиение строкАрифметикаДвумерные спискиСпискиФормулыЦиклыВложенные циклыГрадиентный спускДва указателяДелимость
- Python · C++ · C#
- Автотесты
- Ревью кода ИИ
- Решения сообщества
- 226
- Задачи
- 2
- Решений опубликовано
- 3
- Языки
Все задачи
Поиск по теме, языку или сложности.
Легко
Сумма массива
Сложите все значения в списке.
Вы освоите
НакопителиПустые списки
Пока нет решений
Средне
Градиенты одного нейрона
С помощью цепного правила найдите, как потери меняются в зависимости от каждого веса и смещения сигмоидного нейрона.
Вы освоите
Цепное правилоГрадиенты
Пока нет решений
Легко
Разность квадратов
Вычтите сумму квадратов из квадрата суммы.
Вы освоите
ФормулыАрифметика
Пока нет решений
Легко
Функции потерь: MSE, MAE и перекрёстная энтропия
Измерьте, насколько ошибаются предсказания модели, с помощью среднеквадратичной ошибки, средней абсолютной ошибки или бинарной перекрёстной энтропии.
Вы освоите
MSEПерекрёстная энтропия
Пока нет решений
Средне
Нормализация слоя
Нормализуйте каждую строку к среднему 0 и дисперсии 1, затем масштабируйте и сдвиньте, как делает каждый блок Transformer.
Вы освоите
Нормализация слояTransformer
Пока нет решений
Легко
Распределение состояний цепи Маркова
Распространите распределение вероятностей через матрицу переходов цепи Маркова на заданное число шагов.
Вы освоите
Цепи МарковаВероятность
Пока нет решений
Легко
Один искусственный нейрон
Вычислите выход одного нейрона: взвешенная сумма входов плюс смещение, пропущенная через сигмоиду.
Вы освоите
НейроныВзвешенные суммы
Пока нет решений
Средне
Прямой проход через полносвязный слой
Вычислите выходы полносвязного слоя нейронов с выбранной функцией активации.
Вы освоите
Полносвязные слоиФункции активации
Пока нет решений
Сложно
Обратное распространение ошибки в двухслойной сети
Вычислите все градиенты весов и смещений сети с одним скрытым сигмоидным слоем и одним сигмоидным выходом.
Вы освоите
Обратное распространениеЦепное правило
Пока нет решений
Легко
Производные функций активации
Вычислите производную sigmoid, ReLU, Leaky ReLU или tanh в каждой точке — наклоны, которые нужны обратному распространению.
Вы освоите
ПроизводныеОбратное распространение
Пока нет решений
Средне
Сумма степеней цифр
Сложите каждую цифру, возведённую в степень её позиции слева.
Вы освоите
Выделение цифрСтепениЦиклы
Пока нет решений
Легко
Цвет клетки шахматной доски
Определите цвет клетки на доске 8 на 8.
Вы освоите
КоординатыЧётность
Пока нет решений
Средне
Цифровой корень
Складывайте цифры числа до тех пор, пока не останется одна цифра.
Вы освоите
Вложенные циклыСуммы цифр
Пока нет решений
Средне
Крестики-нолики с минимаксом
Выберите идеальный ход в крестиках-ноликах, перебрав всё дерево игры минимаксом.
Вы освоите
МинимаксДеревья игры
Пока нет решений
Средне
Мини-батч градиентный спуск
Обучите линейную модель, обновляя веса после каждого небольшого батча, а не после всего набора данных.
Вы освоите
Мини-батчиГрадиентный спуск
Пока нет решений
Сложно
Многоголовое самовнимание
Спроецируйте вход в запросы, ключи и значения, выполните внимание в нескольких головах параллельно и объедините их.
Вы освоите
Многоголовое вниманиеМатричные проекции
Пока нет решений
Легко
Часы, минуты и секунды
Преобразуйте продолжительность в секундах в компактную читаемую строку.
Вы освоите
Единицы времениФорматирование строк
Пока нет решений
Легко
Градиентный спуск с моментом
Примените обновления с моментом, которые сохраняют часть предыдущего шага, чтобы обучение ускорялось в постоянных направлениях.
Вы освоите
МоментОптимизаторы
Пока нет решений
Темы
- Beginner 95
- искусственный интеллект 47
- машинное обучение 42
- Strings 36
- Arrays 31
- math 21
- Simulation 19
- Нейронные сети 17
- Numbers 16
- Advanced 15
- Dynamic-programming 12
- Parsing 12
- Competitive-programming 10
- Conditions 9
- Graphs 8
- Grids 8
- Loops 8
- Шаблоны проектирования 8
- Recursion 7
- Combinatorics 6
- Number-theory 6
- Sorting 6
- Functions 5
- Greedy 5
- Nested-loops 5
- Sequences 5
- Stacks 5
- Variables 5
- Algorithms 4
- Data-structures 4
- Geometry 4
- Patterns 4
- Dictionaries 3
- Fractions 3
- Sliding-window 3
- Trees 3
- Обучение с подкреплением 3