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"
- Форматирование строк в Python
- Метод rrshift для пользовательских объектов
- Преобразование строк в числа в Python
- Операторы объединения в Python 3.9
- Бинарный поиск
- Работа с каталогами в Python
- Блок try…finally в Python
- Оптимизация памяти в Python
- Приоритет операций в Python
- Объединение коллекций в Python
- Типы возвращаемых значений в Python
- Работа с Path в Python
- Векторизация в Python с NumPy.
- Переворот списка в Python
- Список методов и атрибутов
- Сериализация и десериализация объектов
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
- Функция map() в Python
- Принципы SRP и OCP
- Удаление файлов с shutil.os.remove()
- Сравнение def и lambda функций в Python
- Метод rmatmul для обратного матричного умножения
- Декоратор проверки активности
- Создание и использование модулей в Python
- Работа с срезами в Python
- Оптимизация параметров в Python
- Добавление вложенных списков
- Обработка ошибок ввода данных
- Работа с файлами в Python
- Использование super() в Python
- Анализ кода — Python
- IPython и Jupyter Notebook: руководство
- Запрос пароля с помощью getpass
- Переворот списка в Python
- Асинхронное выполнение задач в Python
- Склеивание строк через метод join()
- Получение текущей даты и времени с помощью datetime
- Значения по умолчанию в Python
- Создание GUI с Tkinter: Entry
- Реверс строки в Python
- Работа с zip-архивами в Python
- Блок else в циклах Python
- Настройка Cron
- Печать списка с помощью метода join
- Список и кортеж в Python
- Flask: создание веб-приложений
- Использование функции enumerate()















