Ссылка на Zoom для лекций

Правила и описание рейтинговой системы

Календарь занятий

Посещение 8382

Посещение 8383

Лекция 1

Лекция 2

Лекция 3

Лекция 4

Лекция 5

Лекция 6

Лекция 7

Распределение вариантов

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

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”

Задачи

• 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