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»

dc.contributor.authorШирокорад, Дмитро Вікторович
dc.contributor.authorShyrokorad, Dmytro
dc.contributor.authorБакурова, Анна Володимирівна
dc.contributor.authorBakurova, Anna V.
dc.date.accessioned2025-02-13T09:49:55Z
dc.date.available2025-02-13T09:49:55Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionМетодичні 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.
dc.description.abstractUK: 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.
dc.identifier.urihttps://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/19238
dc.language.isouk
dc.publisherНаціональний університет «Запорізька політехніка»
dc.subjectглибинне навчання
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectзгорточні мережі
dc.subjecttensorflow
dc.subjectdeep learning
dc.subjectneural networks
dc.subjectconvolutional networks
dc.titleМетодичні 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»
dc.title.alternativeMethodological Guidelines and Assignments for Laboratory Work in the Course "Deep Learning in Data Processing Tasks" for Full-Time and Part-Time Students of Specialty F4 – "Systems Analysis and Data Science"
dc.typeMethodological guidelines

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
M09136.pdf
Size:
442.89 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: