Найти в Дзене
О том - о сём

Создай себе «искусственный мозг»: как написать свою первую нейросеть с нуля

Нейросети уже пишут тексты, создают картины и даже помогают в медицине. Но что, если я скажу, что ты можешь написать свою собственную? Это не так сложно, как кажется! В этом пошаговом руководстве мы разберём основы и создадим простую нейросеть на Python. Нейросеть — это программа, которая имитирует работу мозга, обучаясь на данных. Она анализирует входную информацию и делает предсказания. Например: ✅ Распознавание лиц в телефоне. ✅ Фильтрация спама в почте. ✅ Генерация картинок и текста (как ChatGPT). Ты можешь создать свою нейросеть для анализа данных, прогнозов или даже творчества! 🔹 Язык программирования: Python (самый популярный для ИИ). 🔹 Библиотеки: TensorFlow, Keras, NumPy. 🔹 Среда разработки: Google Colab (не нужно ничего устанавливать). Установим библиотеки командой: pip install tensorflow keras numpy 🚀 Шаг 1: Импортируем библиотеки import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np 🚀 Шаг 2: Создаём тренировочные данные Допустим, нейрос
Оглавление

Нейросети уже пишут тексты, создают картины и даже помогают в медицине. Но что, если я скажу, что ты можешь написать свою собственную? Это не так сложно, как кажется! В этом пошаговом руководстве мы разберём основы и создадим простую нейросеть на Python.

📌 1. Что такое нейросеть и зачем она тебе?

Нейросеть — это программа, которая имитирует работу мозга, обучаясь на данных. Она анализирует входную информацию и делает предсказания. Например:

✅ Распознавание лиц в телефоне.

✅ Фильтрация спама в почте.

✅ Генерация картинок и текста (как ChatGPT).

Ты можешь создать свою нейросеть для анализа данных, прогнозов или даже творчества!

📌 2. Подготовка: что нужно для старта?

🔹 Язык программирования: Python (самый популярный для ИИ).

🔹 Библиотеки: TensorFlow, Keras, NumPy.

🔹 Среда разработки: Google Colab (не нужно ничего устанавливать).

Установим библиотеки командой:

pip install tensorflow keras numpy

📌 3. Создаём простую нейросеть

🚀 Шаг 1: Импортируем библиотеки

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras

import numpy as np

🚀 Шаг 2: Создаём тренировочные данные

Допустим, нейросеть будет учиться угадывать число на основе простого примера.

X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Входные данные  

y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # Ожидаемый результат (умножение на 2)

🚀 Шаг 3: Строим модель

model = keras.Sequential([

  keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1]) # Один нейрон, один вход

])

model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error') # Оптимизатор и функция ошибки

🚀 Шаг 4: Обучаем нейросеть

model.fit(X, y, epochs=500, verbose=0) # Тренируем 500 эпох

🚀 Шаг 5: Проверяем результат

print(model.predict([10])) # Должно предсказать 20

-2

🔹 Поздравляю! Ты создал простую нейросеть, которая учится угадывать числа.

📌 4. А теперь – создаём что-то серьёзное!

Хочешь что-то круче? Попробуй:

✅ Нейросеть для распознавания рукописного текста (MNIST dataset).

✅ Нейросеть для предсказания цен на жильё.

✅ Генерацию изображений с помощью GAN.

🔥 Итог: теперь ты умеешь создавать нейросети!

Ты сделал первый шаг в мир искусственного интеллекта. Теперь можно экспериментировать, улучшать и даже создать свой стартап!

Какие задачи ты хотел бы решать с помощью нейросетей? Пиши в комментариях!