Синтез библиотек и нейросетей при работе с аудиосигналами ч 3

Смотри и регистрируйся на полный курс от Университета Цифировых Технологий https://platformaudt.ru/datascientist Модульная программа тут ⬇ или запроси по ссылке https://platformaudt.ru/datascientist Модуль. Основы языка программирования Python Модуль. Библиотека быстрых вычислений Numpy Модуль Использование функций и библиотек Python Модуль Принципы ООП на языке Python. Модуль Работа с таблицами данных на примере Pandas.1 Модуль Работа с таблицами данных на примере Pandas.2 Модуль Визуализация и графики Matplotlib и Seaborn Модуль Анализ и обработка данных Модуль Основы искусственных нейронных сетей. Обучение с учителем. Полносвязные слои, понятие выборок данных. Модуль Двумерные свёрточные нейронные сети. Регуляризация Модуль Регрессия. Много входов и один выход. Модуль Временные ряды. Предсказание поведения в будущем. Модуль Текстовые модели нейросетей Модуль Применение рекуррентных и одномерных свёрточных слоёв в сетях обработки текстов Модуль Синтез библиотек и нейросетей при работе с аудиосигналами Модуль Автокодировщики. Внутреннее пространство. Модуль Непрерывное внутреннее пространство. Вариационные автокодировщики. Возникновение генерации данных. Модуль Творчество нейросетей. Генеративные состязательные сети Модуль Алгоритмы кластеризации данных Модуль Диалог с нейросетью. Seq2Seq. Модуль Выделение объектов изображений сегментацией. Модуль Сегментация текста. Применение для определения тональности отзывов и сортировки обращений Модуль Обнаружение и выделение объектов (Object Detection) Модуль Преобразование речи в текст и текста в речь. Модуль Знакомство с фреймворком PyTorch. Модуль Обучение без учителя. Обучение с подкреплением Модуль Использование Tensorflow для дополнения возможностей Keras. Модуль Работа с предобученными сетями. VGG, RESNET, EfficientNet, Imagenet. Загрузка весов. Написание готовых программных продуктов на основе нейросетей. Flask, Spark. Написание готовых программных продуктов на основе нейросетей. Django.