Intro to DL 21/22

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 11:52, 22 ноября 2021; Kris ros (обсуждение | вклад)

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

О курсе

Курс читается для студентов 3-го курса ПМИ в 1-3 модулях.


Полезные ссылки

Домашние задание сдаются в Anytask: https://anytask.org/course/876

Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/4qNdPDzeuYpjMDVi

Чат в telegram: https://t.me/joinchat/G1kN7u-nfs03NWQy

Таблица с оценками:


Семинары

Группа Преподаватель Учебные ассистенты Ссылка на чат Инвайт в anytask
БПМИ191 Даниил Чесаков Егор Масликов [ Чат]
БПМИ192 Алексей Ковалёв [Михаил Григорян] Чат
БПМИ193 Кирилл Гельван Кирилл Тамогашев, Дарья Матяш Zoom Чат
БПМИ194 Михаил Гущин Аня Аксенова, Катя Такташева Zoom Чат
БПМИ197 Руслан Хайдуров Антон Барышников, Михаил Григорян Zoom Чат
БПМИ198 Елена Кантонистова Елизавета Копышева Поликарпов Кирилл Zoom Чат
БПМИ199, БПМИ1910 Тамерлан Таболов Николай Аверьянов Сергей Тихонов Zoom Чат

Правила выставления оценок

Итоговая оценка вычисляется по формуле:

0.7*ДЗ + 0.3*Проверочные


Лекции

Все лекции онлайн-курса лежат на Coursera.

Лекция 1 (09.09.2021). Введение в глубинное обучение. Полносвязные слои. [Слайды] [Запись лекции]

Лекция 2 (16.09.2021). Метод обратного распространения ошибки. Свёртки и свёрточные слои. [Слайды] [Запись лекции]

Лекция 3 (23.09.2021). Свёртки. Поле восприятия. Параметры свёрток. Пулинг. Padding. [Слайды] [Запись лекции]


Семинары

Все семинары тоже лежат на гитхабе.

Семинар 1 (16.09.2020). Введение в глубинное обучение. Полносвязные слои. [Тетрадка]

Семинар 2 (23.09.2020). Метод обратного распространения ошибки. Свёртки и свёрточные слои. [Тетрадка]

Семинар 3 (30.09.2020). Типичная архитектура свёрточной сети [Тетрадка]

Семинар 4 (30.09.2020). Методы оптимизации нейронных сейтей [Тетрадка]

Семинар 5 (30.09.2020). Transfer learning и adversarial атаки [Тетрадка]

Практические задания

Домашние задания выкладываются в репозиторий курса. За каждый день просрочки мягкого дедлайна снимается два балла. После жёсткого дедлайна задания не принимаются.