Нейронные сети (магистратура)

Рейтинговая система

Правила и описание рейтинговой системы 2022 года для групп 7ххх

Рейтинг

Прошу старост групп 7ххх (7304 и 7307) прислать списки групп для ведения рейтинга.

(рейтинги за прошлый год - для понимания) 6304 6307

Подготовка докладов

Требования к докладу

Лабораторные работы

Зависимости для лаб. работ

Лабораторная работа №1 - Многоклассовая классификация цветов

Лабораторная работа №2 - Бинарная классификация отраженных сигналов радара

Лабораторная работа №3 - Регрессионная модель изменения цен на дома в Бостоне

Лабораторная работа №4 - Распознавание рукописных символов

Лабораторная работа №5 - Распознавание объектов на фотографиях

Лабораторная работа №6 - Прогноз успеха фильмов по обзорам

Лабораторная работа №7 - Классификация обзоров фильмов

Лабораторная работа №8 - Генерация текста на основе “Алисы в стране чудес”

Индивидуальные задания

Задачи

Лекции

Прошу старост групп 7xxx прислать список студентов и свои Google-аккаунты.

(за прошлый год - для понимания)

Посещение 6304 (права на отправку настроены только для старосты группы, Андрея Тимофеева)

Посещение 6307 (права на отправку настроены только для старосты группы, Ивана Михайлова)

Лекция 1

Лекция 2

Лекция 3

Лекция 4

Лекция 5

Лекция 6

Лекция 7

Расписание для сдачи лабораторных работ

Расписание будет исправлено для групп 7ххх.

Расписание для сдачи лабораторных для группы 6304 (по вторникам в 19:00): Ссылка на Discord для группы 6304

1 раз в 2 недели во вторник
9 марта 2021 в 19:00
23 марта 2021 в 19:00
6 апреля 2021 в 19:00
20 апреля 2021 в 19:00
4 мая 2021 в 19:00 (отмена - гос. выходной)
18 мая 2021 в 19:00
1 июня 2021 в 19:00
Курс завершён.

Расписание для сдачи лабораторных для группы 6307 (по средам в 19:00): Ссылка на Discord для группы 6307

1 раз в 2 недели в среду
10 марта 2021 в 19:00
24 марта 2021 в 19:00
7 апреля 2021 в 19:00 (перенесена на 8 апреля 2021 в 19:00)
21 апреля 2021 в 19:00
5 мая 2021 в 19:00 (отмена - гос. выходной)
19 мая 2021 в 19:00
2 июня 2021 в 19:00
Курс завершён.

Расписание для сдачи лабораторных для групп 6304 и 6307 (по субботам в 10:00): Ссылка на Discord для двух групп 6304 и 6307, которая повторяется во вторник и среду раздельно

1 раз в 2 недели в субботу
6 марта 2021 в 10:00
20 марта 2021 в 10:00
3 апреля 2021 в 10:00
17 апреля 2021 в 10:00
1 мая 2021 в 10:00 (отмена - гос. выходной)
15 мая 2021 в 10:00
29 мая 2021 в 10:00
Курс завершён.

Расписание семинаров

Расписание будет исправлено для групп 7ххх.

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

1 раз в 2 недели во вторник, по 25 мая 2021 (8 семинаров)
16 февраля 2021 в 17:20
2 марта 2021 в 17:20
16 марта 2021 в 17:20
30 марта 2021 в 17:20
13 апреля 2021 в 17:20
27 апреля 2021 в 17:20
11 мая 2021 в 17:20
25 мая 2021 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