Содержание

Для получения роли студента необходимо изменить ник по формату <номер группы> <фамилия> <имя> (кириллицей). Сроки сдачи лаб. работ на максимальный балл.

Ссылка на загрузку отчетов. Отчет необходимо присылать за день до защиты до 12:00 (вторник 12:00).

Лаб. работа №1 - 21 февраля 2024
Лаб. работа №2 -  6 марта   2024
Лаб. работа №3 - 20 марта   2024
Лаб. работа №4 -  3 апреля  2024
Лаб. работа №5 - 17 апреля  2024
Лаб. работа №6 -  1 мая     2024 (будет скорректированно относительно праздничных дней)
Лаб. работа №7 - 15 мая     2024
Лаб. работа №8 - 29 мая     2024

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