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"
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- Работа с GitHub в Telegram
- Установка и загрузка Instaloader
- Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
- Замыкания в Python
- Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
- Оптимизация методов в Python 3.7
- Создание словарей в Python
- Создание пар из последовательностей
- Отображение графиков в Jupyter с Matplotlib
- Тестирование с unittest
- Ускорение кода с помощью векторизации
- Работа со строками в Python.
- Множества и frozenset
- Модуль pprint: улучшение вывода данных
- Создание списка через итерацию
- Работа с библиотекой xkcd
- Преобразование регистра строк
- Генераторы данных
- Сортировка с помощью key
- Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
- Оператор continue в Python
- Подсчет элементов с помощью Counter
- Оператор space-invader
- Метод remove() для удаления элемента из списка
- Срез в Python
- Преобразование в float
- Экранирование символов в Python
- Генераторные функции в Python
- Создание итератора
- Форматирование заголовков в Python
- Модуль xkcd: добавление юмора в Python
- PUT запрос для обновления данных
- Работа с необработанными строками
- Оператор деления для класса Rational
- Поиск наиболее частого элемента списке
- Изменение IP-адреса в Python
- Разделение строки с помощью re.split()
- Генераторы списков в Python
- Обработка ошибок в Python
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Методы работы со списками
- Бинарный поиск
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Выключение компьютера с помощью Python
- Импортирование в Python
- Секреты Python
- Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
- Циклы for в Python
