Методичні вказівки та завдання до лабораторних робіт з курсу «Глибинне навчання в задачах обробки даних» для студентів денної та заочної форм навчання спеціальності F4 – «Системний аналіз та наука про дані»
Loading...
Date
2025
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Національний університет «Запорізька політехніка»
Abstract
UK: Курс орієнтований на практичне освоєння методів і технік глибинного навчання для вирішення задач класифікації та генерації даних. Розглядаються основи архітектур глибинних нейронних мереж, таких як згорткові нейронні мережі (CNN) та рекурентні нейронні мережі (RNN), а також познайомимося з інноваційними моделями, такими як трансформери.
EN: The course focuses on the practical application of deep learning methods and techniques to solve data classification and generation tasks. It covers the fundamentals of deep neural network architectures, such as convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), and introduces innovative models like transformers.
Description
Методичні вказівки та завдання до лабораторних робіт з курсу «Глибинне навчання в задачах обробки даних» для студентів денної та заочної форм навчання спеціальності F4 – «Системний аналіз та наука про дані» / Укл.: Д.В. Широкорад, А.В. Бакурова – Запоріжжя: НУ «Запорізька політехніка», 2025. – 28 с.
Keywords
глибинне навчання, нейронні мережі, згорточні мережі, tensorflow, deep learning, neural networks, convolutional networks