Что такое нейросети и где их используют

Нейросеть — программа, которая работает по принципу человеческого мозга. Такие программы создают, чтобы решать 3 типа задач: сортировка, анализ и прогноз объектов и событий. 

Так же, как и человеческий мозг, нейросеть состоит из нейронов — алгоритмов, созданных по модели биологического нейрона. Одна из особенностей ИИ — способность к обучению.

В зависимости от предназначения нейросети, выделяют 2 типа обучения нейросетей — Machine Learning (машинное обучение) и Deep Learning (глубокое обучение). При Machine Learning в нейросеть загружают структурированные данные, на основе которых она «обучается». При Deep Learning нейросеть получает опыт сама, когда выполняет задания. В обучение не вмешиваются со стороны.

Для того, чтобы освоить работу с нейросетями, важны хорошие знания высшей математики и статистики, а ещё важно умение писать код на Python. Прокачанные дата-сайентисты могут работать везде, где работают с Big Data. Например, в центрах разработки в банках, телекоме, рознице, в IT-компаниях.

На курсах по нейросетям вы научитесь:

• основам аналитического мышления и анализа;
• базовым инструментам Data Science;
• принципам машинного обучения;
• прогнозированию на основе данных.

Если вам кажется, что помочь ИИ захватить мир, — хорошая идея, — выбирайте курс из нашей подборки. А если серьезно, специалисты по нейросетям — ещё одна профессия будущего. Значит, самое время её освоить.

Топ-8 курсов по работе с нейросетями

Выбрать курс

8 курсов

Внимательно изучайте необходимую теорию, работайте над практическими заданиями в ходе курса, и тогда нейросети из далёкой для понимания сферы станут сложной, но достижимой целью.