Искусственные нейронные сети

Ссылка на Zoom для лекций

Рейтинговая система

Правила и описание рейтинговой системы

Календарь занятий

Лекции

Посещение 8382

Посещение 8383

Лекция 1

Лекция 2

Лекция 3

Лекция 4

Лекция 5

Лекция 6

Лекция 7

Практические занятия

Занятие №1 - Основы Python

Занятие №2 - Создание простой нейронной сети с использованием библиотеки Keras

Занятие №3 - Представление данных и библиотека NumPy

Занятие №4 - Операции с тензорами в библиотеке Keras

Занятие №5 - Оптимизация нейронных сетей в библиотеке Keras

Занятие №6 - Процесс решения задач с применением нейронных сетей в библиотеке Keras

Занятие №7 - Мониторинг моделей глубокого обучения средствами библиотеки Keras

Занятие №8 - Ансамблирование моделей нейронных сетей с использованием библиотеки Keras

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

Рейтинг

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