Курс Python → Курс по дообучению ChatGPT
Для того чтобы преуспеть в работе с использованием нейронных сетей, важно иметь хорошее понимание их работы и способов дообучения. Одним из способов улучшить свои навыки в этой области является прохождение уникального вводного курса по дообучению ChatGPT. Этот курс предоставляет доступное объяснение того, как создать и дообучить нейронные сети для работы с текстом.
В рамках курса вы узнаете, как создать 9 нейро-сотрудников, которые помогут вам в работе с текстовыми данными. Эти нейро-сети могут быть использованы для различных задач, от генерации текста до анализа настроений в тексте. Благодаря понятному изложению материала, даже новичок сможет освоить этот курс всего за 5 уроков.
Для того чтобы начать обучение, необходимо зарегистрироваться на бесплатный курс по ссылке, указанной в инструкции. После регистрации вы получите гайд по курсу, который поможет вам ориентироваться в материале и успешно освоить все необходимые знания. Этот курс станет отличным стартом для тех, кто хочет улучшить свои навыки в области нейронных сетей и работы с текстовыми данными.
# Пример кода для создания нейронной сети на Python
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='mean_squared_error',
metrics=['accuracy'])
Другие уроки курса "Python"
- Функции высшего порядка в Python
- Удаление пробелов методом translate()
- Создание OrderedDict
- Команда %dhist — список посещенных каталогов
- Оптимизация методов в Python 3.7
- Combobox в Tkinter
- Оптимизация памяти с __slots__
- Создание итератора
- Открытие и запись файлов
- Обмен значений переменных в Python
- Работа с областями видимости переменных
- Python Translator: создание локальных переводчиков
- Метод append() для списка
- Метод enumerate() в Python
- Операции с кортежами
- Проверка элементов списка условием
- Работа с кортежами в Python
- Повторение элементов в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Управление пакетами с pip
- Оптимизация параметров в Python
- Блок else в обработке исключений
- Работа с часовыми поясами в Python
- Решение переменной Шредингера
- Наследование в программировании
- Аннотации типов в Python
- Разделение строки с помощью re.split()
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Вывод с переменной через запятую
- Проверка надежности пароля на Python
- Сортировка элементов в Python
- Объединение списков в строку
- Перетасовка списков в Python
- Удаление элемента по индексу
- Работа с файлами в Python
- Метод invert для побитового отрицания
- Выборка чисел
- Преобразование строк в числа с плавающей запятой
- Импорт с альтернативным именем
- Обязательные аргументы в Python
- Перевод текста с Python Translator
- Работа с модулем cmath
- Работа с аргументами командной строки
- Работа с пользовательским вводом
- Экспорт данных с помощью writefile
- Метод __int__ в Python
- Удаление элементов во время итерации
