Основа для тех кто не знает с чего начать изучение нейронных сетей.

Опишем шаги для тех, кто хочет войти в професию "по взрослому".

Первый шаг - изучение основ. Прежде чем приступать к изучению нейросетей, важно понимать основные концепции машинного обучения, такие как обучение с учителем и без учителя, классификация, регрессия и т.д. Также полезно изучить базовые термины, такие как нейрон, веса, функция активации и т.д.

Второй шаг - выбор языка программирования. Для изучения нейросетей обычно используют Python, так как он обладает множеством библиотек для работы с нейросетями, таких как TensorFlow, PyTorch, Keras и др. Рекомендуется начать с изучения Python, если у вас нет опыта в программировании.

Третий шаг - изучение библиотек для работы с нейросетями. Как уже упоминалось, для работы с нейросетями есть множество библиотек, каждая из которых имеет свои особенности. Рекомендуется начать с изучения TensorFlow или PyTorch, так как это две самые популярные библиотеки в сфере нейронных сетей.

Четвертый шаг - изучение типов нейросетей. Существует множество типов нейросетей, такие как перцептрон, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и т.д. Рекомендуется начать с изучения перцептрона, так как это самый простой тип нейросети.

Пятый шаг - практическое применение. После того как вы изучили основы, выбрали язык программирования, изучили библиотеки и типы нейросетей, пора перейти к практическому применению. Начните с простых задач, таких как классификация изображений или предсказание временных рядов, и постепенно переходите к более сложным задачам.

И помните, что изучение нейросетей - это процесс, который требует постоянного обучения и практики. Не бойтесь экспериментировать и задавать вопросы, и вы обязательно достигнете успеха!