Теперь открой новый файл для создание нейросетей📂

1-пункт:
Вы должны понимать что создание нейросети занимает очень много времени для упрощения процесса я буду делать так что бы вы смогли скопировать там где вы не можете написать P.S лучшие писать самой что бы привыкнуть к писанию кода

Во первых скачеваем библиотеку Tensorflow

Импортируем библиотеку Tensorflow:

import tensorflow as tf

Определение архитектуры нейронной сети:

model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

Компиляция нейронной сети:

model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

Обучение нейронной сети на наборе данных MNIST:

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape(60000, 784)
x_test = x_test.reshape(10000, 784)

model.fit(x_train, y_train, epochs=10,

Вот и все!!

Этот код создает простую нейронную сеть с одним скрытым слоем и компилирует ее с функцией потерь sparse_categorical_crossentropy и оптимизатором adam. Нейросеть обучается на наборе данных MNIST в течение 10 эпох.

Код может быть изменен, чтобы изменить архитектуру нейронной сети, используемый оптимизатор и функцию потерь и дополнительно добавлять слои, когда это необходимо. Однако создание эффективной нейронной сети может потребовать знания и опыта в области машинного обучения.

Что такое ChatGPT - чат-бот с искусственным интеллектом, разработанный компанией OpenAI и способный работать в диалоговом режиме, поддерживающий запросы на естественных языках

Добрый день друзья сегодня будет открыты урок по python🐍

Готовьте папки и начали💪

Давайте начнем! 🐍👨‍💻

Python – один из самых популярных языков программирования в мире, используется для работы с данными, искусственного интеллекта (AI), веб-разработки и многих других задач. В этом открытом уроке я расскажу вам о базовых конструкциях и синтаксисе Python и научу вас создавать первые программы.

### Основные конструкции языка

#### Переменные

Переменная - это имя, которое вы присваиваете значению. Чтобы создать переменную в Python, присвойте ей значение, используя знак равенства:

python
x = 5

В этом примере мы создаем переменную x и присваиваем ей значение 5.

Python не требует объявления типа переменной, как в других языках программирования. Тип переменной определяется автоматически.

#### Типы данных

Python поддерживает несколько типов данных, включая:

- int: целочисленный тип данных (например, 5)
- float: дробное число (например, 3.14)
- str: строка (например, "Hello, world!")
- bool: булев тип данных (например, True или False)

#### Арифметические операции

Python поддерживает стандартные арифметические операции, включая сложение (+), вычитание (-), умножение (*) и деление (/). Операции выполняются в порядке, заданном скобками.

Например:

python
x = 5
y = 3
z = x + y
print(z) # Выводит 8

#### Условные операторы

Условные операторы используются для выполнения определенных действий при определенных условиях. Они позволяют программе принимать решения на основе введенных данных.

Пример:

python
x = 5
if x > 2:
    print("x больше, чем 2")
else:
    print("x меньше или равно 2")

#### Циклы

Циклы используются для выполнения одного и того же действия несколько раз. В Python есть два вида циклов: цикл while и цикл for.

Пример цикла for:

python
for i in range(5):
    print(i)

Этот цикл выведет числа от 0 до 4.

### Создание вашей первой программы на Python

Давайте создадим простую программу, которая просит пользователя ввести свое имя и затем выводит его:

python
name = input("Введите свое имя: ")
print("Привет, " + name + "!")

Когда вы выполните эту программу, она попросит вас ввести свое имя и затем выведет приветственное сообщение с вашим именем.

### Заключение

На этом открытом уроке мы рассмотрели некоторые базовые конструкции языка Python, включая переменные, типы данных, арифметические операции, условные операторы и циклы. Мы также создали простую программу, чтобы продемонстрировать, как эти конструкции могут быть использованы в реальных приложениях. Если вы заинтересовались Python, продолжайте его изучение и узнайте о более продвинутых темах, таких как функции, классы и работа с файлами.