Несколько советов, с чего начать изучение нейронных сетей:

1. Понимание основ. 1 Важно изучить основные принципы работы нейросетей, такие как обучение с учителем и без учителя, классификация, регрессия. 4 Также полезно освоить базовые термины: нейрон, веса, функция активации и другие. 4
2. Изучение математической основы. 1 Нейросети основываются на математике, особенно на линейной алгебре и вероятности. 1 Стоит освежить свои знания в этих областях. 1
3. Погружение в программирование. 1 Знание языков программирования, особенно Python, является ключевым в изучении нейросетей. 1 Python популярен благодаря своей простоте и множеству библиотек для машинного обучения и нейросетей, таких как TensorFlow и PyTorch. 1
4. Изучение библиотек и фреймворков. 1 Нужно научиться работать с основными библиотеками и фреймворками для создания и обучения нейросетей. 1 TensorFlow и PyTorch — наиболее популярные и мощные инструменты. 1
5. Практическое применение. 4 После изучения основ, выбора языка программирования, библиотек и типов нейросетей можно перейти к практическому применению. 4 Начать стоит с простых задач, таких как классификация изображений или предсказание временных рядов, и постепенно переходить к более сложным задачам. 4

Также можно пройти специальные курсы, например:

• «Введение в ИИ и Машинное обучение на Google Cloud» от Google. 2 Бесплатный онлайн-курс, который позволит получить фундаментальные знания в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. 2
• «Как упростить жизнь с помощью нейросетей» от «Тинькофф Журнала». 2 Курс из 10 уроков, который рассказывает об основах применения нейросетей в повседневной жизни. 2 На примере популярных сервисов ChatGPT и Midjourney можно узнать, как работают нейронные сети и как эффективно использовать их для решения различных задач. 2

Изучение нейросетей — это процесс, который требует постоянного обучения и практики. 4 Не стоит бояться экспериментировать и задавать вопросы. 4