====== Искусственные нейронные сети ======

[[https://zoom.us/j/99909419865?pwd=ZXFpWFVwUzlmbkxMWFU3RXE2ZEdqdz09|Ссылка на Zoom для лекций]]

===== Рейтинговая система =====
[[https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vRRXlCAOmAG6aWaZUVaF2N9LyGTsmNhxK_mOFDNH0HptIsO662DuSw8zndT4fpgDU4Lc841_HH99-7y/pub|Правила и описание рейтинговой системы]]

[[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQI_nK3ImvwGN4Nu6pR7p5zCw5plyHBZu0nv6-cdeXWQPjWkUd3lRE48X_nE-mFP3gAkX0AG7QaGaEC/pubhtml|Календарь занятий]]
===== Лекции =====

[[https://forms.gle/as5XcxvFYmtNFcg4A|Посещение 8382]]

[[https://forms.gle/AVzh2aBvB9PWsuUA6|Посещение 8383]]

{{courses:artificial_neural_networks::lecture_1.pdf|Лекция 1}}

{{courses:artificial_neural_networks::lecture_2.pdf|Лекция 2}}

{{courses:artificial_neural_networks::lecture_3.pdf|Лекция 3}}

{{courses:artificial_neural_networks::lecture_4.pdf|Лекция 4}}

{{courses:artificial_neural_networks::lecture_5.pdf|Лекция 5}}

{{courses:artificial_neural_networks::lecture_6.pdf|Лекция 6}}

{{courses:artificial_neural_networks::lecture_7.pdf|Лекция 7}}

===== Практические занятия =====
[[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vR0x9g-woSL1Vu5aa2loZauH9VLan8EuVJe8Ss5V15AY1BB3ggaF3-y8-OBWURo3Nome4GpwPYlUuXk/pubhtml|Распределение вариантов]]

[[courses:artificial_neural_networks:pr1|Занятие №1 - Основы Python]]

[[courses:artificial_neural_networks:pr2|Занятие №2 - Создание простой нейронной сети с использованием библиотеки Keras]]

[[courses:artificial_neural_networks:pr3|Занятие №3 - Представление данных и библиотека NumPy]]

[[courses:artificial_neural_networks:pr4|Занятие №4 - Операции с тензорами в библиотеке Keras]]

[[courses:artificial_neural_networks:pr5|Занятие №5 - Оптимизация нейронных сетей в библиотеке Keras]]

[[courses:artificial_neural_networks:pr6|Занятие №6 - Процесс решения задач с применением нейронных сетей в библиотеке Keras]]

[[courses:artificial_neural_networks:pr7|Занятие №7 - Мониторинг моделей глубокого обучения средствами библиотеки Keras]]

[[courses:artificial_neural_networks:pr8|Занятие №8 - Ансамблирование моделей нейронных сетей с использованием библиотеки Keras]]

===== Лабораторные работы =====

[[courses:artificial_neural_networks:dependency|Зависимости для лаб. работ]]

[[https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vREMk4ojeBzQR_NuqT_zJkn-zjSwV-yuGOXlBaApqsBbcTYebg74Ms-wqMkhsMbwTYQ1uxqknI6xpq_/pub|Лабораторная работа №1 - Многоклассовая классификация цветов]]

[[https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSZYJgAUu--CTJ5pt0Esi2Wk9vVmBg1NL-rqixmcqgYPZz-5oluEJD70NMDPU5lDhv83s98Mm2ZtSQb/pub|Лабораторная работа №2 - Бинарная классификация отраженных сигналов радара ]]

[[https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vTOTGeUy9fZVR-cevkfWHZqkKbIOs8QnRkZRUaGABxUkE0wPVwTBLPoKUtujDyfSevvxuTsZjVGLdAV/pub|Лабораторная работа №3 - Регрессионная модель изменения цен на дома в Бостоне ]]

[[https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSUw9_xRrhJrH2BEafWobcdlyTq1WLmIVjucnnKTg6ohmZB8_dkSEQxiAgXEXUWwxqwoqXLanBs327q/pub|Лабораторная работа №4 - Распознавание рукописных символов  ]]

[[https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vQfa8yw0p2GvgLD4kpCHfirSA2u7k96A7PiuvpKcWZjtA4yZuHBpUZPUi_HeKzA-DTk2k8IZSHY5j90/pub|Лабораторная работа №5 - Распознавание объектов на фотографиях  ]]

[[https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSX7gKq1efcZ_AZa0h9cWj5RHb41WwXuBTVc5N3zUCJL3wwzTowfoUuu4c6bFJx_q6dvCanQ--Uh00P/pub|Лабораторная работа №6 - Прогноз успеха фильмов по обзорам  ]]

[[https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSDiIYN79NzUl2vylMHPL6xItoTqK_QrB8yZ7_lOj796uLaKR5m5q8rp-DlJztZnP98o_iF9qDxWtHk/pub|Лабораторная работа №7 - Классификация обзоров фильмов   ]]

[[https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vQ1MGH8NRw0nX0Y1DbRvga90CvQ3WzNdHKgWGv_-X0Jv53d54dBZWeasDMf-gLtU9PMmadBM61AI7-O/pub|Лабораторная работа №8 - Генерация текста на основе “Алисы в стране чудес”   ]]


===== Индивидуальные задания =====

[[https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vReJ7-gL-Af1NOtbwTD3eYj0eOC4-wQGIpwaVJEfPIWdNx9hQqXgOMYwF0jHMVEWcjqQao0m5aIpbNs/pub| Задачи]]

===== Рейтинг =====

[[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vQPMeX2RHdh_cz53MfSnLpwFku3RbOHFVhFMMKZ0T0bK6xqT-HJiL0qDWX9Ic23EXOC8yq014oxtWkW/pubhtml|8382]]

[[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vRWr6PAxLyjcr_NHNqE_ccqIDQjfX9xu6yWPNOhfpXdWwvI9cjYJK1uVwaMrpajFX3hdSYThHe2SpLA/pubhtml|8383]]


===== 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