Учебный центр ИИ

Нейроны, обратное распространение и оптимизаторы

1. Нейроны и функции активации на Python Основы Задач: 3
2. Прямое распространение и функции потерь на Python Прямой проход Задач: 3
3. Градиентный спуск и обратное распространение ошибки на Python Обучение Задач: 5
4. Оптимизаторы нейросетей: SGD, Momentum и Adam на Python Обучение лучше Задач: 4

Регрессия, классификация и кластеризация

1. Подготовка данных для машинного обучения на Python Работа с данными Задач: 3
2. Линейная и логистическая регрессия на Python Регрессия Задач: 4
3. Основы классификации: softmax и k ближайших соседей на Python Классификация Задач: 6
4. Косинусное сходство и кластеризация k-means на Python Сходство и кластеризация Задач: 2

Токенизаторы, внимание и генерация текста

1. Токенизация: словарь, one-hot и byte pair encoding на Python Токенизация Задач: 3
2. Attention и self-attention на Python Внимание Задач: 4
3. Как языковые модели генерируют текст: temperature и top-k на Python Нормализация и генерация Задач: 2

Поиск, игры и обучение с подкреплением

1. Поиск и игровой ИИ: A* и минимакс на Python Поиск, игры и эволюция Задач: 4
2. Цепи Маркова и баланс между исследованием и использованием на Python Случайность и исследование Задач: 2
3. Обучение с подкреплением: value iteration и Q-learning на Python Обучение с подкреплением Задач: 2