МОВС Глубинное обучение (ММОВС22, 4-5 модули)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 16:27, 4 апреля 2023; SavelyProkhorov (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

Занятия проводятся в Zoom по средам в 19:00

Контакты

Канал курса в TG: channel link

Чат курса в TG: chat link

Преподаватель: Садртдинов Ильдус Рустемович

Ассистенты Контакты
Марк Блуменау @markblumenau
Илья Никитин @is_nikitin
Кирилл Козлов @dedpe

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube-playlist

Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub repository

Конец первой части курса
Занятие Тема Дата Материалы для самоподготовки к семинарам Дополнительные материалы
1 Запись Ноутбук Полносвязные нейронные сети 12.04.23
2 Запись Ноутбук Полносвязные нейронные сети (продолжение) 19.04.23
3 Запись Ноутбук Свёрточные нейронные сети 26.04.23
4 Запись Ноутбук Свёрточные нейронные сети (продолжение) 10.05.23
5 Запись Ноутбук Регуляризация нейронных сетей: dropout, batch-norm, etc. 17.05.23
6 Запись Ноутбук Сегментация и детекция 24.05.23
7 Запись Ноутбук Нейросетевые векторные представления слов 31.05.23
8 Запись Ноутбук Рекуррентные нейронные сети, LSTM, архитектура Decoder-Encoder 07.06.23

На втором курсе вас ждет продолжение: трансформеры и семейство генеративных моделей

Записи консультаций

Формула оценивания

Оценка = 0.15*Отесты + 0.25*Описьменный коллоквиум + 0.6*ОДЗ

Домашние задания

  1. Полносвязные нейронные сети
  2. Свёрточные нейронные сети
  3. Рекуррентные нейронные сети

Литература

  • Гудфеллоу Я. − Глубокое обучение
  • Christopher M. Bishop - Pattern Recognition and Machine Learning
  • Стивенс Э. - PyTorch. Освещая глубокое обучение