🎓 Материалы урока выложены в сообществе Engee с файлами примерами к каждому занятию. Удобно повторить материал и выполнить примеры самостоятельно. Переходите в сообщество:
🤖Весь курс мы собрали в удобном телеграм-боте. Он поможет зарегистрироваться в Engee, откроет доступ ко всем лекциям и примерам курса, а также подскажет как пройти тесты и получить сертификат:
👉 Зарегистрируйтесь в Engee прямо сейчас и получите полный бесплатный доступ к платформе:
────── 🔹 Подробнее о лекции 🔹 ────── В этом видео мы создадим первую нейронную сеть на Julia с помощью библиотеки Flux.jl. Разберём: как спроектировать и обучить простую нейросеть для решения задачи регрессии; как анализировать процесс обучения и оценивать результаты; как заглянуть «под капот» и преобразовать обученную модель в символьное представление; как использовать эти подходы в инженерных проектах и моделях Engee. 📘 После просмотра вы сможете создавать, обучать и интерпретировать нейронные сети на Julia, применяя их для анализа и прогнозирования в инженерных задачах. Engee - российская инженерная платформа для моделирования и автоматизации, поддерживающая язык Julia, а также Python, C/C++ и Fortran. Присоединяйтесь к сообществу инженеров и исследователей, которые уже осваивают современные технологии моделирования с Engee! Engee на старт! -
Экспонента для инженеров -
Экспонента в Дзен -
Экспонента в ВК -
https://vk.com/exponenta_ru Экспонента на RuTube -
#Julia #Flux #НейросетиJulia #MachineLearningJulia #JuliaДляИнженеров
