Новости
-
Девятое занятие
Дорогие слушатели!
Опубликовано 9 видео из нашего курса по Embeddings:
Семинар по работе с текстами и Word2Vec.
Также на Гитхабе выложена последняя домашка по FastText (дедлайн - 18 марта).Телеграм-чат: https://telegram.me/joinchat/CNQ6IEG896FtWPIF1yNLUg
Желаем удачи!
Команда DLSchool
-
Запись восьмой лекции
Дорогие слушатели!
Сообщаем вам, что выложена новая 8 лекция нашего курса.
Также прикрепляем файл с лекцией.
По всем вопросам можно писать в телеграм-чат или напрямую нашим преподавателям.
Все материалы с прошедшего семинара можно найти на нашем гитхабе.
Домашнего задания в этот раз не будет.Желаем удачи!
Команда DLSchool
-
Запись седьмого занятия
Привет!
Выложена 7 лекция нашего курса:
Остается всего одно, завершающее предновогоднее занятие, где мы поговорим о проектных работах. Наши преподаватели презентуют возможные темы для тех, кто набрал не менее 40 баллов за домашние задания. Также можно выбрать свою собственную. После презентации мы разберем все непонятные моменты в домашних заданиях и постараемся ответить на все интересующие вопросы наших слушателей. Традиционно напоминаем про наш
телеграм-чат:https://telegram.me/joinchat/CNQ6IEG896FtWPIF1yNLUg
И ведомость: https://goo.gl/rHQYdvЖелаем удачи!
Команда DLSchool
-
Запись шестого и анонс седьмого занятия
Привет!
Опубликовано 6 видео из нашего курса:Также на Гитхабе выложена последняя домашка.
23 декабря состоится последнее занятие, на котором всем, кто суммарно наберет более 40 баллов за задания, будет предложено взять на каникулы собственный проект по нейронным сетям.Ведомость: https://goo.gl/rHQYdv
Телеграм-чат: https://telegram.me/joinchat/CNQ6IEG896FtWPIF1yNLUgЖелаем удачи!
Команда DLSchool
-
Шестое занятие
Дорогие слушатели!
В эту субботу (9 декабря) состоится 6 лекция Школы Глубокого Обучения. На ней мы подробнее рассмотрим функционал PyTorch и алгоритмы, связанные со сверточными сетями, с которыми мы познакомились в прошлый раз.
Также сообщаем, что выложено очередное домашнее задание.Напоминаем, что остается всего 3 занятия до окончания курса и всем, кто желает начать работу зимой над собственным проектом под руководством наших преподавателей, необходимо перейти порог в 40 баллов!
Ведомость: https://goo.gl/rHQYdv
Телеграм-чат: https://telegram.me/joinchat/CNQ6IEG896FtWPIF1yNLUgЖелаем удачи!
Команда DLSchool
-
Запись пятого занятия
Привет!
Запись пятой лекции доступна на нашем канале:
Домашнее задание: Классификация символов
Все материалы по уроку на нашем гитхабе: https://goo.gl/ujL9DAПо всем вопросам можно писать в наш телеграм-чат: https://goo.gl/3hEHqF
Желаем удачи!
Команда DLSchool
-
Запись четвёртого занятия
Привет!
На нашем канале появилась запись 4 лекции:
На гитхабе выложено очередное ДЗ.
Ведомость.
Напоминаем, что по любым вопросам можно обращаться в наш Телеграм-чат.Желаем удачи!
команда DLSchool
-
Четвёртое занятие
Дорогие слушатели!
Сегодня прошло 4 занятие школы Глубокого Обучения. Дмитрий Щелчков рассказал о backpropagation (метод обратного распространения ошибки) и многослойных сетях.
Также мы публикуем ссылку на третью лекцию из курса (перцептрон, однослойные сети).
Напоминаем, что по всем техническим вопросам можно писать в наш телеграм-чат.
Желаем удачи!
Команда DLSchool
-
Третье занятие
Всем привет!
Вчера прошло третье занятие школы Глубокого обучения. Тарас Хахулин познакомил слушателей с первыми нейронами и способами их обучения.
Ноутбуки с семинара было решено включить в домашнее задание. Само ДЗ будет выложено 13.11.2017 (понедельник). Презентация с занятия в прикрепленном файле.
Запись будет выложена в течение трех дней на нашем YouTube-канале.
Условия ДЗ можно найти здесь:
https://github.com/deepmipt/dlschl/materials/homeworksЛекция. Доп. материал.
Ссылка на ведомость.Телеграм-чат.
Желаем удачи!
команда DLSchool
-
Запись второго занятия и анонс третьего
Доброго времени суток! На нашем канале появилась запись лекции от Константина Воронцова.
11 ноября в Климентовском корпусе МФТИ состоится третье занятие — будем обсуждать перцептрон, попробуем самостоятельно написать однослойную сеть на семинаре.
Напоминаем, что дедлайн по второму домашнему заданию (NumPy) — в эту субботу.
Выложено третье ДЗ
дедлайн по нему — 18.11.17Также напоминаем, что по всем вопросам можно писать в наш чат в Телеграмм:
Желаем удачи!
Команда DLSchool
-
Второе занятие
Всем привет!
4 ноября прошло второе занятие курса Глубокого обучения для школьников. Константин Воронцов рассказал слушателям про основы DL, в частности про регрессию. На семинаре обсуждались библиотеки NumPy и MatPlotLib.
Запись будет выложена в течение трех дней на нашем YouTube-канале.
Ноутбуки по MatPlotLib и NumPy можно найти на нашем гитхабе.Напоминаем, что для слушателей онлайн курса дедлайном является неделя после того, как видео по соответствующей теме было выложено.
Условия ДЗ можно найти здесь.
Ведомость с проверенными работами: docs.google.com.Желаем удачи!
Команда DLSchool
-
Анонс второго занятия
Друзья! Представляем анонс субботнего занятия, которое состоится 4 ноября.
С учетом пожеланий наших слушателей, мы решили немного отклониться от программы и рассказать вам про то, что же такое Машинное Обучение. Лекцию прочитает Константин Вячеславович Воронцов — доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией машинного интеллекта МФТИ, старший научный сотрудник РАН, профессор кафедры интеллектуальных систем ФУПМ МФТИ, преподаватель Школы Анализа Данных Яндекса. На лекции будет рассказано, что такое Машинное Обучение и где оно используется. На семинаре мы повторим библиотеки NumPy, MatPlotLib, займемся линейной и логистической регрессией. Ждем вас вас в 17:00 в Климентовском корпусе МФТИ в эту субботу!
-
Первое занятие
Первое занятие прошло, а его запись уже доступна!
Ребятам была рассказана вводная лекция по нейронным сетям, где Михаил Бурцев объяснил, зачем нужны нейронные сети, какими они бывают, откуда взялись и почему так называются.
На семинаре проводилось знакомство с основными инструментами разработки на этом курсе – Python и Jupyter-notebook. Просим всех помочь нам и пройти небольшой опрос по первому занятию.Домашнее задание
Задание присылается на почту, в виде Jupyter-notebook’а с выполненными задачами или в виде ссылки на Ваш github, в котором лежит Jupyter-notebook. Задание необходимо сдать до 04.11.2017 16:00 UTC+3. Notebook с заданием доступен в GitHub. Также там доступны все вспомогательные материалы.
Подробнее узнать про установку Anaconda и работу с Jupyter-notebook’ами можно здесь и здесь, а про git и GitHub здесь (руководства могут дополняться).