Нейронные сети (магистратура) для групп 2026 года

Ссылка на видеовстречу: https://telemost.yandex.ru/j/90180008986837

Время: с 19ч.

Даты: 18:02, 04:03, 18:03, 01:04, 15:04, 29:04, 13:05, 27:05 (всего 7 лекций + экзамен).

(вторник, первая неделя)

Посещаемость отмечает староста группы 0304 в единой системе.

Рейтинговая система

Правила и описание рейтинговой системы на Yandex

Рейтинг

Рейтинг

Подготовка докладов

Требования к докладу

Лабораторные работы на Yandex

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 на Yandex

Лекции

Лекция 1

Лекция 2

Лекция 3

Лекция 4

Лекция 5

Лекция 6

Лекция 7

Расписание для сдачи лабораторных работ

Сроки сдачи лаб. работ на максимальный балл.

Ссылка на загрузку отчетов.

Лаб. работа №1 - 10 марта 2026
Лаб. работа №2 - 17 марта 2026
Лаб. работа №3 - 31 марта 2026
Лаб. работа №4 - 7 апреля 2026
Лаб. работа №5 - 21 апреля 2026
Лаб. работа №6 - 28 апреля 2026
Лаб. работа №7 - 19 мая 2026
Лаб. работа №8 - 26 мая 2026

Дополнительные материалы

Материалы 1-го семинара

История Нейронных сетей: Ссылка для скачивания на Yandex

Материалы 2-го семинара

Материалы о доказательстве сходимости алгоритмов обучения НС:

* В.Д. Мазуров. Математические методы распознования образов Ссылка для скачивания на Yandex

* К.В. Воронцов. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин) Ссылка для скачивания на Yandex

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

ЛЭТИ

Цехановский, Жукова, Бутырский: Искусственные нейронные сети. Учебник Подробнее: https://www.labirint.ru/books/906502/

ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. Учебное пособие: https://disk.yandex.ru/i/uo7xO6sZdmQ9sg