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. Создание коллекций из выражения-генератора
  2. Введение в PyTorch
  3. Работа с массивами в Python
  4. Выражения-генераторы в Python
  5. Преобразование в float
  6. Работа с библиотекой xkcd
  7. HTTP-запросы с библиотекой Requests
  8. Форматирование чисел в Python
  9. Codecademy в Telegram
  10. Изменение переменной в Python: nonlocal
  11. Создание новых списков в Python
  12. Установка Python — Простое руководство
  13. Метод __index__ в Python
  14. Метод Enumerate() для списков
  15. Разделение строк в Python
  16. Добавление элементов в список: append() vs extend()
  17. Функция zip() в Python
  18. Операторы объединения в Python 3.9
  19. Python Enumerate
  20. Логирование с Logzero
  21. Отслеживание прогресса с tqdm
  22. Карта бомбоубежищ в Москве и Питере
  23. Срезы в Python
  24. Оператор (*) в Python
  25. Модуль pprint
  26. Работа с IP-адресами в Python
  27. Defaultdict в Python
  28. Удаление элементов во время итерации
  29. Автоматизация с Python
  30. Декораторы в Python
  31. Присвоение и ссылки
  32. Возврат нескольких значений
  33. Методы сравнения множеств
  34. Функции map, filter и reduce
  35. Получение частей дроби
  36. Оптимизация памяти в Python
  37. Явный импорт переменных
  38. Декоратор total_ordering для сравнения объектов
  39. Вычисление времени выполнения
  40. Преобразование букв в нижний регистр
  41. Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
  42. Метод matmul для умножения матриц
  43. f-строки в формате строк
  44. Изменение элемента списка

Marketello читают маркетологи из крутых компаний