Для тестирования обучения простой нейросети нужны следующие базовые знания:

• Понимание основ. 1 Важно изучить основные принципы работы нейросетей, понять такие термины, как нейроны, слои, веса. 1
• Математическая основа. 1 Нейросети основываются на математике, особенно на линейной алгебре и вероятности. 1 Базовые концепции, такие как матрицы, векторы, производные и интегралы, станут фундаментом. 1
• Знание языков программирования. 1 Особенно популярен Python, так как он обладает множеством библиотек для работы с нейросетями, таких как TensorFlow, PyTorch, Keras и др.. 3
• Изучение библиотек и фреймворков. 1 Нужно научиться работать с основными библиотеками и фреймворками для создания и обучения нейросетей. 1 Наиболее популярные и мощные инструменты — TensorFlow и PyTorch. 1

С чего начать:

1. Установить на компьютер язык программирования. 5 Лучше всего подойдёт Python: его довольно легко освоить. 5
2. Установить виртуальное окружение. 5 Для этого нужно открыть командную строку (терминал) и ввести команды, которые запустят инструмент, запускающий программы в окружении. 5
3. Перейти к практическому применению. 3 Начать стоит с простых задач, таких как классификация изображений или предсказание временных рядов, и постепенно переходить к более сложным задачам. 3

Для изучения нейросетей можно воспользоваться, например, образовательными платформами Stepik, GeekBrains, Netology и OTUS. 2