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'])
Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Функции высшего порядка в Python
  2. Удаление пробелов методом translate()
  3. Создание OrderedDict
  4. Команда %dhist — список посещенных каталогов
  5. Оптимизация методов в Python 3.7
  6. Combobox в Tkinter
  7. Оптимизация памяти с __slots__
  8. Создание итератора
  9. Открытие и запись файлов
  10. Обмен значений переменных в Python
  11. Работа с областями видимости переменных
  12. Python Translator: создание локальных переводчиков
  13. Метод append() для списка
  14. Метод enumerate() в Python
  15. Операции с кортежами
  16. Проверка элементов списка условием
  17. Работа с кортежами в Python
  18. Повторение элементов в Python
  19. Измерение времени выполнения кода
  20. Управление пакетами с pip
  21. Оптимизация параметров в Python
  22. Блок else в обработке исключений
  23. Работа с часовыми поясами в Python
  24. Решение переменной Шредингера
  25. Наследование в программировании
  26. Аннотации типов в Python
  27. Разделение строки с помощью re.split()
  28. Метод __iand__ для пользовательских классов
  29. Вывод с переменной через запятую
  30. Проверка надежности пароля на Python
  31. Сортировка элементов в Python
  32. Объединение списков в строку
  33. Перетасовка списков в Python
  34. Удаление элемента по индексу
  35. Работа с файлами в Python
  36. Метод invert для побитового отрицания
  37. Выборка чисел
  38. Преобразование строк в числа с плавающей запятой
  39. Импорт с альтернативным именем
  40. Обязательные аргументы в Python
  41. Перевод текста с Python Translator
  42. Работа с модулем cmath
  43. Работа с аргументами командной строки
  44. Работа с пользовательским вводом
  45. Экспорт данных с помощью writefile
  46. Метод __int__ в Python
  47. Удаление элементов во время итерации

Marketello читают маркетологи из крутых компаний