Deep Learning (семестр 1, осень 2021): продвинутый поток
Пока неизвестно
Пока неизвестно
онлайн
Пока неизвестно
Бесплатно
Подробнее о курсе
Автор курса
Программа курса
Организационная информация
- Инструменты курса. Jupyter и Google Colab
- О нас
- Дополнительные материалы для самостоятельного освоения
- Организационный вебинар
Введение в искусственный интеллект
- Лекция, введение в ИИ. Михаил Бурцев
Основы машинного обучения
- Лекция. Введение в машинное обучение. Григорий Лелейтнер
- Семинар. Библиотека sklearn. Григорий Лелейтнер
Домашнее задание. Основы машинного обучения
- Домашнее задание. Основы машинного обучения
Линейные модели
- Лекция. Линейные модели. Григорий Лелейтнер
- Семинар. Линейные модели. Артем Ямалутдинов
Домашнее задание. Линейные модели и методы оптимизации
- Домашнее задание. Линейные модели и методы оптимизации
Композиции алгоритмов и выбор модели
- Семинар. Выбор моделей и цикл разработки. Аркадий Боков
- Допматериал. Метрики машинного обучения. Юрий Яровиков
- Решающие деревья и композиции алгоритмов. Юрий Яровиков
Домашнее задание. Решение ML-задачи и Kaggle
- Домашнее задание. Решение ML-задачи и Kaggle
Введение в нейронные сети
- Лекция. Введение в нейронные сети. Радослав Нейчев
- Семинар. Введение в библиотеку Pytorch. Александр Миленькин
Сверточные нейросети
- Лекция. Сверточные нейросети. Татьяна Гайнцева
- Семинар. Модули в PyTorch и CNN. Артем Ямалутдинов
Домашнее задание. Сверточные и полносвязные нейросети
- Домашнее задание. Сверточные и полносвязные нейросети
Продвинутое обучение нейросетей
- Лекция. Продвинутое обучение нейронных сетей. Радослав Нейчев
- Семинар. Продвинутое обучение нейросетей. Григорий Лелейтнер
Классификация изображений
- Лекция. Классификация изображений. Татьяна Гайнцева
- Семинар. Transfer Learning. Никита Балаганский
Домашнее задание. Классификация изображений
- Домашнее задание: классификация Симпсонов
Семантическая сегментация
- Лекция. Семантическая сегментация. Татьяна Гайнцева
Домашнее задание. Сегментация изображений
- Домашнее задание. Сегментация изображений
Детекция объектов на изображениях
- Лекция. Нейронная детекция объектов. Илья Захаркин
- Семинар. Нейронная детекция объектов. Илья Захаркин
Генеративные модели и автоэнкодеры
- Опционально: Лекция. Автоэнкодеры. Никита Балаганский
- Семинар. Автоэнкодеры. Артём Ямалутдинов
Домашнее задание. Автоэнкодеры
- Домашнее задание. Автоэнкодеры
Генеративно-состязательные модели
- Лекция. Генеративно-состязательные модели. Никита Балаганский
- Семинар. Генеративно-состязательные модели. Артём Ямалутдинов
Домашнее задание. Генеративно-состязательные модели
- Домашнее задание. Генеративно-состязательные модели
Итоговый проект
- Итоговый проект
Цель этого курса - познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения и нейронных сетей в интерактивном формате. В течение курса вам будет предложено несколько практических заданий. Последним заданием является итоговый практический проект. По итогам курса будет выдан сертификат об окончании школы, дающий… Ещё
Оставьте отзыв
Оставьте заявку
Наши консультанты ответят на все вопросы
И помогут в выборе
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных