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"
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Работа с Enum в Python3.
- Символ подчеркивания в Python
- Принципы SRP и OCP
- Метод __imod__ для Python
- Декораторы в Python
- Работа с модулем Calendar
- Заказ карты Тинькофф Black
- Поиск с помощью регулярных выражений
- Список импортированных модулей в Python
- Работа с deque из collections
- Построение графиков в терминале с bashplotlib
- Капитализация строк
- Python Поверхностное Копирование
- Импорт модулей в Python 3.12
- Избегайте пустого списка
- Работа с YAML в Python
- globals и locals
- Создание словарей и множеств в Python.
- Mad Libs Generator
- Работа со слайсами
- Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
- Основные функции и модули Python
- Правила именования переменных
- Замена подстроки
- Переопределение метода __eq__
- Удаление ключей из словаря
- Иерархия классов в Python
- Декоратор Ajax required
- Принципы LSP и ISP в Python
- Переопределение унарных операторов
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Удаление дубликатов в pandas
- Идентификатор объекта в Python
- Сохранение Unicode в JSON
- Создание графики с черепахой
- Оператор «and» в Python
- Оптимизация сравнения в Python
- Генератор чисел Фибоначчи
- Открытие и запись файлов
- ChainMap.new_child() — добавление нового словаря
- Определение имен функций
- Эффективная конкатенация строк в Python
- Логирование с Logzero
- Распаковка с оператором *
- Работа с NumPy
- Работа с deque из collections















