Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
1. Основы математики и статистики: для понимания работы нейронных сетей необходимо знание математических и статистических концепций, таких как линейная алгебра, дифференциальное и интегральное исчисление, теория вероятностей и статистика.
2. Программирование: для создания и обучения нейронных сетей необходимо знание языков программирования, таких как Python, MATLAB, R или C++.
3. Теория нейронных сетей: изучение основных концепций и терминов, таких как перцептрон, обратное распространение ошибки, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и т.д.
4. Практические навыки: создание, обучение и тестирование нейронных сетей на реальных данных, использование библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch или Keras.
5. Чтение научных статей: чтение научных статей и публикаций в области нейронных сетей поможет понять последние тенденции и новые разработки в этой области.