Обучение Python — работа в Санкт-Петербурге

Для себя Решить (только решить, объяснения не требуются) задание по написанию небольшой программы по заданию ниже. Начало программы (до показа картинки) от преподавателя есть. Задание: Необходимо создать и обучить нейросеть распознавать объекты из набора Cifar-10. В процессе необходимо использовать слои со светрочной архитектурой (Conv2D) и слои пуллинга (MaxPooling2D) (см. лекцию Светрочные нейронные сети), при этом для подбора оптимальных гиперпараметров требуется использовать библиотеку keras-tuner (см. лекцию Нюансы обучения). Количество слоев и фильтров каждого слоя предлагается выбрать самостоятельно, предпочтительное количество блоков сверточных слоев ~ 3. После подбора параметров отобразить архитектуру топ-5 лучших архитектур, проверить их качество на тестовой выборке с помощью функции evaluate, остановить выбор на одной из них и обосновать его.