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. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  2. Работа с Enum в Python3.
  3. Символ подчеркивания в Python
  4. Принципы SRP и OCP
  5. Метод __imod__ для Python
  6. Декораторы в Python
  7. Работа с модулем Calendar
  8. Заказ карты Тинькофф Black
  9. Поиск с помощью регулярных выражений
  10. Список импортированных модулей в Python
  11. Работа с deque из collections
  12. Построение графиков в терминале с bashplotlib
  13. Капитализация строк
  14. Python Поверхностное Копирование
  15. Импорт модулей в Python 3.12
  16. Избегайте пустого списка
  17. Работа с YAML в Python
  18. globals и locals
  19. Создание словарей и множеств в Python.
  20. Mad Libs Generator
  21. Работа со слайсами
  22. Управление асинхронными задачами с помощью Semaphore
  23. Основные функции и модули Python
  24. Правила именования переменных
  25. Замена подстроки
  26. Переопределение метода __eq__
  27. Удаление ключей из словаря
  28. Иерархия классов в Python
  29. Декоратор Ajax required
  30. Принципы LSP и ISP в Python
  31. Переопределение унарных операторов
  32. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  33. Удаление дубликатов в pandas
  34. Идентификатор объекта в Python
  35. Сохранение Unicode в JSON
  36. Создание графики с черепахой
  37. Оператор «and» в Python
  38. Оптимизация сравнения в Python
  39. Генератор чисел Фибоначчи
  40. Открытие и запись файлов
  41. ChainMap.new_child() — добавление нового словаря
  42. Определение имен функций
  43. Эффективная конкатенация строк в Python
  44. Логирование с Logzero
  45. Распаковка с оператором *
  46. Работа с NumPy
  47. Работа с deque из collections

Marketello читают маркетологи из крутых компаний