- 1 курс
- 2 курс
- 3 курс
- 4 курс
- 5 курс
- 6 курс
Old
Old
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”
Посещение 8310 (редактор только Слепов Артем)
Посещение 8306 (редактор только Даниил Занин)
Посещение 8304 (редактор только Абибулаев Эльдар )
Лабораторные проводятся каждую неделю по четвергам в 13:40 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.
Запись на сдачу лаб. работы. Записываться необходимо за день до защиты до 12:00 (среда 12:00). В случае, если на этот момент записывашихся не будет, то занятие не проводится из-за отсутствия сдающих.
Лаб. работа №1 - 16 февраля 2023 Лаб. работа №2 - 2 марта 2023 Лаб. работа №3 - 16 марта 2023 Лаб. работа №4 - 30 марта 2023 Лаб. работа №5 - 13 апреля 2023 Лаб. работа №6 - 27 апреля 2023 Лаб. работа №7 - 11 мая 2023 Лаб. работа №8 - 25 мая 2023
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 (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
Новая Единая ссылка на Zoom для проведения лекций от кафедры МО ЭВМ.
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
ЛЭТИ