Какие знания в области нейронных сетей

Основные знания включают понимание архитектур (CNN, RNN, Transformers), методов обучения (SGD, Adam), регуляризации (Dropout, BatchNorm) и метрик (accuracy, F1). Важно разбираться в фреймворках (TensorFlow, PyTorch) и уметь работать с данными (аугментация, нормализация).

Пример CNN на PyTorch:

import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2)
        self.fc = nn.Linear(32 * 13 * 13, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.pool(nn.ReLU()(self.conv1(x)))
        return self.fc(x.view(x.size(0), -1))

Дополнительно: transfer learning, интерпретация моделей (SHAP, LIME), оптимизация гиперпараметров.