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"
- EMOT преобразование эмодзи в текст
- Логирование с Logzero
- Метод __int__ в Python
- Операция += для списков
- Тестирование модели в PyTorch
- Оптимизация памяти с __slots__
- Генерация чисел с range()
- Обработка исключений в Python
- Форматирование объектов с модулем pprint
- Создание и удаление объектов
- Сравнение строк в Python
- Python 3.12: переиспользование кавычек
- Создание генераторов в Python
- Преобразование генераторов в циклы
- Динамическая типизация в Python
- Уникальные значения из списка
- Управление User-Agent в Python
- Объединение коллекций в Python
- Обязательные аргументы в Python
- Оптимизация сравнения в Python
- Переворот строки
- Класс Counter() для подсчета элементов
- Списки в Python
- Управление браузером с Selenium
- Работа с буфером обмена на Python
- Работа с Telegram API на Python
- Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
- Декоратор Ajax required
- Виртуальные среды в Python
- Нахождение пересечения множеств
- Запуск внешних программ с subprocess
- Обмен переменными в Jupyter
- Базовые объекты Python
- Декораторы в Python
- Подсчет элементов в Python
- Вычисление натурального логарифма в NumPy
- Генераторы в Python
- Метод difference_update() — разность множеств
- Генерация резюме в Gensim
- Копирование файлов с shutil()
- Прокачанный трейсинг ошибок
- Объединение строк с помощью метода join
- Тестирование функции сложения
