GitHub с материалами

Программа курса на осенний семестр (примерная)

  1. Введение. Искусственный интеллект, нейросетки и глубокое обучение.
  2. Введение в машинное обучение.
  3. Искусственные нейронные сети. Формальная модель нейрона. Однослойный классификатор.
  4. Обучение многослойных нейронных сетей. Метод обратного распространения ошибки.
  5. Как правильно обучать нейросети. Формирование обучающей выборки. Виды функционала потерь. Переобучение. Батчи.
  6. Задача классификации изображений. Проблема выделения признаков, фильтры. Функция свертки. Построение карт признаков.
  7. Сверточные нейронные сети. Классификация цифр.
  8. Зоопарк сверточных нейросетей. Кошки против собак на сверточных нейросетях.
  9. Генеративные состязательные сети. Генерация лиц людей.

Занятия