Учебники

1. Что такое нейронная сеть
   1. Погрузитесь в нейрон
   2. Как нейронная сеть имитирует произвольную функцию
   3. Зачем нужны нейронные сети
2. Как построить нейронную сеть
   1. Полностью подключенная нейронная сеть
   2. Используйте графический инструмент для проектирования нейронной сети
   3. «Функция активации» выходного слоя
3. Как обучить нейронную сеть
   1. Алгоритм и принцип обучения
   2. Создавайте и обучайте нейронные сети с нуля
   3. Перепишите код с помощью PyTorch
   4. Используйте графический инструмент для обучения нейронной сети
4. Некоторые важные проблемы нейронной сети
   1. Структура сети
   2. Переоснащение
   3. Недостаточное оснащение
   4. Переоснащение против недостаточного
   5. Инициализация
   6. Исчезающий градиент и взрывной градиент
5. Сверточная нейронная сеть (CNN)
   1. 1D-свертка
   2. 1D-свертка эксперименты
   3. 1D-пул
   4. 1D-CNN эксперименты
   5. 2D-CNN
   6. 2D-CNN эксперименты
6. Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
   1. Ванильный RNN
   2. Seq2seq, Autoencoder, Encoder-Decoder
   3. Расширенный RNN
   4. Классификационный эксперимент RNN
7. Обработка естественного языка
   1. Embedding: преобразование символов в значения
   2. Классификация текста 1
   3. Классификация текста 2
   4. TextCNN
   5. Признание лица
   6. Сегментация слов, теги и фрагменты части речи
   7. Маркировка последовательности в действии
   8. Двунаправленный RNN
   9. BI-LSTM-CRF
   10. Внимание
8. Модели языка
   1. Модель n-грам: Unigram
   2. Модель n-грам: Bigram
   3. Модель n-грам: Trigram
   4. Модель RNN языка
   5. Модель Transformer языка
9. Линейная алгебра
   1. Вектор
   2. Матрица
   3. Погрузитесь в умножение матриц
   4. Тензор