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. Форматирование строк в Python
  2. Метод rrshift для пользовательских объектов
  3. Преобразование строк в числа в Python
  4. Операторы объединения в Python 3.9
  5. Бинарный поиск
  6. Работа с каталогами в Python
  7. Блок try…finally в Python
  8. Оптимизация памяти в Python
  9. Приоритет операций в Python
  10. Объединение коллекций в Python
  11. Типы возвращаемых значений в Python
  12. Работа с Path в Python
  13. Векторизация в Python с NumPy.
  14. Переворот списка в Python
  15. Список методов и атрибутов
  16. Сериализация и десериализация объектов
  17. Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
  18. Функция map() в Python
  19. Принципы SRP и OCP
  20. Удаление файлов с shutil.os.remove()
  21. Сравнение def и lambda функций в Python
  22. Метод rmatmul для обратного матричного умножения
  23. Декоратор проверки активности
  24. Создание и использование модулей в Python
  25. Работа с срезами в Python
  26. Оптимизация параметров в Python
  27. Добавление вложенных списков
  28. Обработка ошибок ввода данных
  29. Работа с файлами в Python
  30. Использование super() в Python
  31. Анализ кода — Python
  32. IPython и Jupyter Notebook: руководство
  33. Запрос пароля с помощью getpass
  34. Переворот списка в Python
  35. Асинхронное выполнение задач в Python
  36. Склеивание строк через метод join()
  37. Получение текущей даты и времени с помощью datetime
  38. Значения по умолчанию в Python
  39. Создание GUI с Tkinter: Entry
  40. Реверс строки в Python
  41. Работа с zip-архивами в Python
  42. Блок else в циклах Python
  43. Настройка Cron
  44. Печать списка с помощью метода join
  45. Список и кортеж в Python
  46. Flask: создание веб-приложений
  47. Использование функции enumerate()

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию