Цель занятия: Я собираюсь сделать проект по нейронным сетям (скорее всего на конкурсы), где сама создам нейросеть, которой можно будет воспользоваться на сайте или в приложении. Ищу специалиста в этой сфере, который может мне помочь с созданием проекта. Хочу начать проект ближе к декабрю.
Цель занятия: Ищем преподавателя по нейросетям в учебный центр Forward! • Проведение лекций оффлайн в нашем Учебном центре в центре Москвы (м. Таганская) • Своевременная оплата труда • Возможности карьерного роста и продвижения собственных курсов Курсы запускаются каждый месяц или полтора, продолжительность — 3 недели (три субботы с 10:00 до 15:00). Ждем ответственных и коммуникабельных кандидатов, нацеленных на результат!
Цель занятия: Участие в статусе спикера на образовательный курс по нейросетям. Задачи: написать текст для выступления на час-полтора по блокам, выступить с ним перед камерой. Подробности обсудим в личной переписке.
Цель занятия: Для упрощения некоторых профессиональных задач по расчетам и обработке данных (в т.ч. для создания моделей) поняла, что нуждаюсь в навыках работы с нейросетями. Работаю в сфере биохимии/органического синтеза, т.е. не хемоформатик на начальном уровне владею обработкой данных и регрессионным анализом в R. Если не работа в R, то можно Python, вспоминать легче, чем учить с нуля)
Цель занятия: Нуждаюсь в помощи по курсовой работе. Идея такая у меня есть программа в которой реализован алгоритм работы нейронной сети FaceNet которая инициализирует людей из определённого списка. Код написан на питоне. Мне нужно реализовать такой же алгоритм на C++ . Сможете помочь с данной работой?
Цель занятия: Здравствуйте. Ищем репетитора, учителя, преподавателя по нейросетям. Нужна помощь в поэтапном обьяснении условий задания , в обьяснении сути данной темы лаб.раб.Вова Второй Билайн: Для седьмой лабораторной нужен репетитор по нейросетям, знание Scikit-Learn Задание 1. Отладьте код и выполните примеры, которые приведены в лекции «Использование библиотеки Scikit-Learn для обучения нейронных сетей»: 1.1. Задача регрессии по случайным точкам на подъеме синусоиды 1.2. Задача классификации с помощью методов predict, decision_function, predict_proba 1.3. Задача кластеризации методом k-means случайно сгенерированных кластеров 1.4. Задача классификации с помощью нейронной сети и класса MLPClassifier Задание 2. Отладьте код и выполните примеры, которые приведены в этом руководстве: 2.1. С помощью pairplot выведите все попарные графики из датасета Iris. 2.2. Пример применения линейно регрессии для случайных чисел, расположенных вдоль какой-то кривой/линии. 2.3. Пример использования наивного Байесова классификатора. 2.4. Пример использования метода главных компонент (PCA). 2.5. Пример загрузки, визуализации и снижения размерности для распознавания цифр. 2.6. Пример классификации цифр. Задание 3. Загрузите блокнот «Кластеризация_Scikit_Learn.ipynb» и сделайте его копию. Выполните все задания в нем. Ниже приводится содержание блокнота. Кластеризация_Scikit_Learn In [1]: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns In [2]: url = "https://raw.githubusercontent.com/zerotodeeplearning/ztdl-masterclasses/master/data/" In [30]: # используем датасет с цветами ириса и проанализируем связь "чашелистики-лепестки" (sepal-petal) df = pd.read_csv(url + 'iris.csv') In [31]: df.head() #длина и ширина чашелистика и лепестка Out[31]: sepal_length sepal_width petal_length petal_width species 0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 3 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 4 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa In [35]: df.plot.scatter(x='sepal_length', y='petal_length', title='Цветы Ирис'); In [7]: X = df.drop('species', axis=1).values In [8]: from sklearn.cluster import KMeans In [38]: k=2 #количество кластеров model = KMeans(k) model.fit(X) Out[38]: KMeans(n_clusters=2) In [39]: centers = model.cluster_centers_ centers Out[39]: array([[6.30103093, 2.[Телефон скрыт].95876289, 1.69587629], [Телефон скрыт].36981132, 1.56037736, 0.29056604]]) In [43]: plt.scatter(df['sepal_length'], df['petal_length'], c=model.labels_) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 2], marker='o', c='r', s=100) plt.xlabel('sepal_length') plt.ylabel('petal_length'); print ('Инерция =',model.inertia_) Инерция = 152.3479517603579 3.1. Метод локтя Каково оптимальное количество кластеров в этом наборе данных? Один из способов найти его - использовать Метод локтя), который отображает сумму квадратных расстояний от ближайшего центра кластера в зависимости от количества кластеров. Эта величина называется "инерцией" и сохраняется в переменной model.inertia_. По мере увеличения числа кластеров общая инерция будет уменьшаться, поскольку центров кластеров будет больше, и, следовательно, каждая точка будет ближе к одному такому центру. Однако в какой-то момент добавление большего количества центров кластеров перестанет приводить к резкому снижению инерции, она начнет снижаться плавно и не резко. Это и есть условный "локоть". Ваша задача - найти "локоть" и визуализировать график зависимости инерции (вретикальная ось y) от количества кластеров (горизонтальная ось x). План выполнения задания (напишите код): • Повторите модель для разного количества кластеров: k от 1 до 10 • для каждого k подгоните модель `KMeans" к данным и найдите инерцию • Постройте график model.inertia_ как функцию от количества кластеров k Идеальное количество кластеров находится в "локте" кривой. Отметьте это место. Пример результата визуализауции "локтя" In [ ]: #Расположите Ваш код тут 3.2. Оценка силуэта Другим методом оценки качества кластеризации при отсутствии меток является оценка силуэта. Давайте рассмотрим, как изменяется показатель silhouette_score в зависимости от количества кластеров k. • Выполните итерацию по k от 2 до 10. • Для каждого k подгоните модель KMeans к данным. • -Оцените результаты с помощью silhouette_score. • Выведите график silhouette_score как функцию от k. • Постройте кластеры для каждого значения k. Для выполнения этой задачи можно определить вспомогательную функцию: In [46]: def plot_clusters(model, centers=None): pass #ВАШ КОД ЗДЕСЬ. Используйте код построения графика из прошлой задачи. In [36]: from sklearn.metrics import silhouette_score #ВАШ КОД ЗДЕСЬ. 3.3. Метод кластеризации DBSCAN 1. Изучите еще один метод кластеризации DBSCAN на основе фрагмета кода ниже: import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X) labels = db.labels_ # Number of clusters in labels, ignoring noise if present. n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) n_noise_ = list(labels).count(-1) print('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_) print('Estimated number of noise points: %d' % n_noise_) 2. Измените в предыдущей задаче метод кластеризации на DBSCAN и подгоните модель для различных значений eps - это максимальное расстояние между двумя точками(образцами), чтобы один из них рассматривался как находящийся по соседству с другим. Важно: это не максимальная граница расстояний между точками внутри кластера. Это наиболее важный параметр DBSCAN, который следует выбрать соответствующим образом для вашего набора данных и функции расстояния. Второй параметр - min_samples - минимальное количество точек, необходимое для формирования плотной области. 3. Вычислите silhouette_score и для каждого значения определите, сколько кластеров было найдено. 4. Постройте график silhouette_score в зависимости от eps. In [45]: from sklearn.cluster import DBSCAN
Цель занятия: Ищу репетитора, который в течение года поможет с разработкой программы похожей на тему: "Мобильный мессенджер на React Native с отображением реальных эмоций собеседника" (тему можно поменять, но мне нужно что-то с ИИ, нейросетями, машинным обучением и т.д., а также что-то из DevOps). Нужно будет реализовать следующее: интеграция нейронной сети в React Native приложении, написание приложения, использование Docker и развёртывание бэкэнд приложения на удалённом сервере. Или такая тема "Разработка системы распознавания жестов для управления электронными устройствами и интерфесами".
Цель занятия: Обучение работе в Notion. Нужен преподаватель, разбирающийся в функционале Notion. Устроилась на работу, где все процессы и задачи фиксируются в Notion, нужна помощь, чтобы с этим разобраться
Цель занятия: Необходимо решить домашнее задание по NLP (анализ естественного языка). Есть план выполнения проекта (с TF-IDF и Word2Vec), сама задача заучит как «для каждого id товара необходимо сформировать id похожих на него товаров»
Цель занятия: Занимаемся производством и продажей быстровозводимых сооружений: юрты, шатры. Хотим внедрить нейросеть для оформления контента в соцсетях
Цель занятия: Я хочу обучится РАБОТЕ с нейросетями, меня не интересует их создание. Сети рассматриваются исключительно как инструмент маркетинга и менеджмента. Нужны практические навыки и инструкции в интеграции их в рабочий процесс и делегировании условным ChatGPT и MidJorney части работы. Требуется человек, который понятным, далёкому от программирования человеку, языком быстро, и не вдаваясь в лишние подробности, объяснит, как зарегистрироваться в них из России, какие НС могут помочь в выполнении тех или иных задач, как лучше формулировать запросы и корректировать результат. А также, как создавать связки между ними. К примеру, транскрибировать аудиосообщение с описанием логотипа, сократить и структурировать текст, создать логотип исходя из него. Знания в машинном обучении, языках программирования и т. п. НЕ требуются.
Цель занятия: Запись мини-курса по Chat GPT. Курс состоит из 15 видео уроков по 10-15-20 мин( главное раскрыть тему) Примерный план уроков: Курс «Основы работы с нейросетями»: 1. Введение. 1.1. Базовые понятия и обзор существующих нейросетей. 1.2. Практическое применение нейросетей. 1.3. Коммерческое использование нейросетей. 2. Инструкция по установке и оплате нейросетей. 2.1. Регистрация аккаунта в OpenAI (ChatGPT и DALL-E). 2.2. Регистрация и оплата Midjourney. 2.3. Установка Stable Diffusion. 3. Работа с нейросетями для разработчиков. 3.1. Генерация кода с помощью ChatGPT. 3.2. Использование нейросетей в разработке игр. 3.3. Использование нейросетей в создании сайтов. 4. Работа с нейросетями для художников. 4.1. Генерация изображений в Midjourney. 4.2. Генерация изображений в Stable Diffusion. 4.3. Генерация статичных изображений в Dall-E 2. 5. Работа с нейросетями для графических дизайнеров. 5.1. Создание векторных иллюстраций с помощью нейросетей. 5.2. Создание логотипов с помощью нейросетей. 5.3. Использование нейросетей для подбора цветовых решений и шрифтов. Также преподаватель вправе что либо изменить/улучшить/убрать что либо ( Если считает, что так будет лучше) Преподаватель в произвольной форме записывает уроки( применение постановки камеры, выбор фона, смена ракурса) Также скинем примеры записи видео из похожих курсов( как что выглядит, как снимают и тд)- откроем доступ к другим курсам из нашей онлайн школы Также к каждому уроку нужно сделать небольшой тест из 5 вопросов, дабы перейти на следующий урок Данный курс нужен для образовательной онлайн-платформы. Условия: 1.Нейтральный фон( без лишних деталей) 2. Качественная камера и звук ( чтобы все было понятно и разборчиво) 3.Горизонтальная сьемка( Запись экрана+ окно с преподавателем) 4.Оплата происходит частями( за каждый записанный урок оплата 2000) 5. При желании можем составить договор
Как мне найти учеников по профилю обучение созданию нейросетей в России?
Зарегистрируйтесь и создайте привлекательный профиль с упоминанием вашей специализации. Обратите внимание на количество доступных заявок от учеников, которое на май 2026 года составляет 304
Какие требования к преподавателям на вашем сайте?
На нашем сайте приветствуются преподаватели с любым уровнем квалификации. Мы рекомендуем указать все свои сертификаты и образование, чтобы увеличить шансы на нахождение учеников
Могу ли я установить гибкий график работы?
Вы полностью контролируете свой график и можете обсуждать его напрямую с учениками, чтобы найти удобное время для обеих сторон
Каков потенциальный заработок для репетитора обучение созданию нейросетей?
Заработок зависит от количества занятий и квалификации. В среднем, за одно занятие можно заработать 427.79 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход