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"
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Работа с изображениями Pillow
- Избегание изменяемых аргументов
- Разделение строк в Python
- Считывание бинарного файла в Python
- Вычисление времени выполнения
- Метод __irshift__ для Python
- Символ подчеркивания в Python
- Python Метод del.
- Принципы Zen Python
- Атрибуты объекта в Python
- Операции с кортежами
- Создание класса в Python
- Перевод текста с Python Translator
- Сортировка с помощью key
- Получение частей дроби
- Определение относительного пути
- Декоратор для группы пользователей в Django
- Сравнение объектов в Python
- Тестирование с unittest
- Метод clear для коллекций
- Создание копии списка в Python
- Поиск с библиотекой Google
- Экспорт внешнего файла с помощью writefile
- Декораторы в Python
- Работа с массивами в Python
- Избегайте пустого списка
- Присоединение элементов коллекции
- Работа с модулем random
- Цикл while в Python
- Python: отличительная особенность — отступы
- Удаление ключа из словаря в Python
- Numpy: объединение массивов
- Автоматизация с Python
- Работа с модулем bisect
- Magic Commands — улучшение работы с Python
- Использование модуля __future__
- Цикл for в Python
- ChainMap.new_child() — добавление нового словаря
- Группы исключений в Python
- Магические методы в Python
- Синтаксис переменных цикла в Python
- Извлечение данных из JSON
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Потоковый ввод в Python
