Курсы по нейронным сетям: обучение профессиям будущего

Это оказывает огромное влияние на современное человечество и диктует правила, по которым будет развиваться наука и техника в будущем. Оно неразрывно связано с нейронными сетями. Такие системы разрабатываются и должны действовать по принципу работы головного мозга. Чтобы найти свое место в будущем, современники уже сегодня записываются на курс по нейронным сетям python от "Сетевой Академии ЛАНИТ".

Особенности нейросети

Искусственная нейронная сеть – продуманная модель с аппаратным, программным типом реализации. Она полностью имитирует работу нервных клеток человека или другого живого организма. Именно такие сети созданы на основе биологических принципов. Такие качества наделяют систему рядом важных свойств:

• высокая степень адаптивности;
• параллелизм;
• способность к постоянному совершенствованию, обучению, обобщению информации;
• минимальное энергопотребление;
• быстрая обработка информации в соответствии с окружением и внешней средой.

Пройдя курсы по нейронным сетям, ученики поймут принципы функционирования нейросетевых алгоритмов. Они не программируются, но будут созданы самостоятельно в ходе обучения сети. Именно такая способность обеспечивает адаптивность к входным сигналам, в том числе и шумовым воздействиям. Созданные нейросети активно используют для распознавания образов, прогнозирования различных событий (в том числе и в отношении поведения пользователей), кластеризации и классификации информации, интеллектуального анализа данных.

Кому помогут курсы?

Практический курс по нейронным сетям, о котором можно узнать подробнее на странице https://academy.ru/catalog/big-data-science/kursy-big-data-science/PYNN.html, будет полезен для аналитиков и программистов, руководителей компаний и тех сотрудников, работа которых связана с обработкой большого массива данных. Подходит тем, кто хочет прокачать свои знания или получить новые в отношении:

• понятий и принципов работы нейросетей, искусственного интеллекта, машинного обучения;
• эффективности использования нейросетевых моделей в бизнесе;
• обработки датасетов при подготовке к моделированию;
• построения собственных моделей нейросетей;
• правильного интерпретирования результатов моделирования.

Слушатели смогут не только освоить базовые знания и методы работы с нейронными сетями, но и использовать их для реализации любых бизнес-процессов. Для этого вся теория подкреплена практическими занятиями и реальными данными из практики.