User Tools

Site Tools


Sidebar






Old

courses:artificial_neural_networks_masters

Нейронные сети (магистратура) для групп 2024 года

Ссылка на видеовстречу: https://telemost.yandex.ru/j/58634122369202

Время: с 18:30 до 20:00 (Europe/Moscow, GMT+03:00) каждую 2-ю неделю (среда)

Посещаемость лекций (заполняет Алексей): https://docs.google.com/spreadsheets/d/1H635O0wIF9DkPZ5vv3kcjNvKkZHgsc0N

Рейтинговая система

Рейтинг

Подготовка докладов

Лабораторные работы

Индивидуальные задания

Лекции

Расписание для сдачи лабораторных работ

Лабораторные проводятся каждую неделю по средам в 10:00 дистанционно: Ссылка на Discord.

Для получения роли студента необходимо изменить ник по формату <номер группы> <фамилия> <имя> (кириллицей). Сроки сдачи лаб. работ на максимальный балл.

Ссылка на загрузку отчетов. Отчет необходимо присылать за день до защиты до 12:00 (вторник 12:00).

Лаб. работа №1 - 21 февраля 2024
Лаб. работа №2 -  6 марта   2024
Лаб. работа №3 - 20 марта   2024
Лаб. работа №4 -  3 апреля  2024
Лаб. работа №5 - 17 апреля  2024
Лаб. работа №6 -  1 мая     2024 (будет скорректированно относительно праздничных дней)
Лаб. работа №7 - 15 мая     2024
Лаб. работа №8 - 29 мая     2024

Расписание семинаров (при желании студента и готовности презентации)

Расписание семинаров (по вторникам в 17:20): Ссылка Zoom для семинаров

1 раз в 2 недели во вторник, по 24 мая 2022 (8 семинаров)
      15 февраля 2022 в 17:20
	 1 марта 2022 в 17:20
	15 марта 2022 в 17:20
	29 марта 2022 в 17:20
       12 апреля 2022 в 17:20
       26 апреля 2022 в 17:20
  	  10 мая 2022 в 17:20
	  24 мая 2022 в 17:20

Расписание лекций

Расписание лекций (по вторникам в 19:00):

1 раз в 2 недели во вторник, по 24 мая 2022 (8 лекций)
      15 февраля 2022 в 19:00
	 1 марта 2022 в 19:00
	15 марта 2022 в 19:00
	29 марта 2022 в 19:00
       12 апреля 2022 в 19:00
       26 апреля 2022 в 19:00
	  10 мая 2022 в 19:00
	  24 мая 2022 в 19:00
Внимание! Старая ссылка на Zoom больше не используется.

Новая Единая ссылка на Zoom для проведения лекций от кафедры МО ЭВМ. :!:


Дополнительные материалы


Материалы 1-го семинара

История Нейронных сетей: Ссылка для скачивания на Google.Drive


Материалы 2-го семинара

Материалы о доказательстве сходимости алгоритмов обучения НС:

* В.Д. Мазуров. Математические методы распознования образов Ссылка для скачивания на Google.Drive

* К.В. Воронцов. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин) Ссылка для скачивания на Google.Drive


Список источников


  • Skansi Sandro Introduction to Deep Learning
  • Rosebrock Adrian Deep Learning for Computer Vision with Python
  • Гудфеллоу Ян Глубокое обучение
  • Николенко Сергей Глубокое обучение
  • Nielsen Michael Neural Networks and Deep Learning
  • Molnar Christoph Interpretable Machine Learning
  • Burkov Andriy The hundred-Page Machine Learning Book
  • Trask Andrew Deep Learning
  • Yaser Abu Mostafa Learning from Data
  • Жерон Орельен Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow
  • Brownlee Jason Deep Learning With Python
  • Chollet Francois Deep Learning with Python

ЛЭТИ

courses/artificial_neural_networks_masters.txt · Last modified: 2024/02/21 19:48 by alexey.subbotin