Глава 5. Нейронные сети¶

Нейросети звучат сложно, но в основе — простая идея, которую мы соберём из прошлых уроков. В этой главе разберём, как устроен искусственный нейрон, как сеть учится на ошибках и как из этого вырастают глубокое обучение и большие языковые модели вроде YandexGPT и GigaChat.

5.1 Как устроена нейросетьИскусственный нейрон, веса, функция активации и слои — связь с регрессией.

5.2 Как обучается нейросетьФункция потерь, градиентный спуск и обратное распространение простыми словами.

5.3 Глубокое обучение и LLMСвёрточные сети, трансформеры и языковые модели. Почему LLM умны и почему галлюцинируют.

В курсе: ← Глава 4 · Начать главу: Как устроена нейросеть → · Дальше: Глава 6 →

Авторы курса: Герман Коваленко (основатель ENGRAM) и Сергей Добров.

Попробуйте ENGRAM на своих данных

Нейросеть на ваших встречах, документах и переписке: отвечает со ссылкой на источник. Это ваша вторая память на базе ИИ. Данные хранятся в России, старт бесплатный.

Зарегистрироваться бесплатно