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"
- Создание коллекций из выражения-генератора
- Введение в PyTorch
- Работа с массивами в Python
- Выражения-генераторы в Python
- Преобразование в float
- Работа с библиотекой xkcd
- HTTP-запросы с библиотекой Requests
- Форматирование чисел в Python
- Codecademy в Telegram
- Изменение переменной в Python: nonlocal
- Создание новых списков в Python
- Установка Python — Простое руководство
- Метод __index__ в Python
- Метод Enumerate() для списков
- Разделение строк в Python
- Добавление элементов в список: append() vs extend()
- Функция zip() в Python
- Операторы объединения в Python 3.9
- Python Enumerate
- Логирование с Logzero
- Отслеживание прогресса с tqdm
- Карта бомбоубежищ в Москве и Питере
- Срезы в Python
- Оператор (*) в Python
- Модуль pprint
- Работа с IP-адресами в Python
- Defaultdict в Python
- Удаление элементов во время итерации
- Автоматизация с Python
- Декораторы в Python
- Присвоение и ссылки
- Возврат нескольких значений
- Методы сравнения множеств
- Функции map, filter и reduce
- Получение частей дроби
- Оптимизация памяти в Python
- Явный импорт переменных
- Декоратор total_ordering для сравнения объектов
- Вычисление времени выполнения
- Преобразование букв в нижний регистр
- Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
- Метод matmul для умножения матриц
- f-строки в формате строк
- Изменение элемента списка
