Курс о Deep Learning на пальцах

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИРабота разума и сознаниеВнедрение ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru

2018-06-28 09:38

Семинары

Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю!

Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как практический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.

Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.
Курс требует:
— Знания математики на уровне первого-второго курса университета: надо знать немного теории вероятностей, линейную алгебру, основы матанализа и анализ функций многих переменных. Если все это прошло мимо вас, вот все нужные курсы от MIT и Harvard. В них типично достаточно пройти первые две секции. — Умения программировать на питоне.
В хорошем курсе должны быть доступны и лекции, и упражнения, и место, где можно задать по ним вопросы и обсудить. Здесь они собраны с миру по нитке:

— Лекции существуют как записи на Youtube. — В качестве упражнений можно использовать задания великолепных Стенфордских курсов по DeepLearning (CS231n и CS224n), я ниже напишу какие конкретно. — Обсуждать и спрашивать можно на ClosedCircles и ODS.ai.

Лекции и упражнения

Лекция 1: Введение Лекция 2: Линейный классификатор Лекция 2.1: Softmax Упражнение: секции «k-Nearest Neighbor» и «Softmax classifier» отсюда По специфике задания могут помочь вот эти lecture notes. Лекция 3: Нейронные сети. Backpropagation Лекция 4: Нейронные сети в деталях Упражнение: секции «Two-Layer Neural Network» отсюда и «Fully-connected Neural Network» отсюда Лекция 5: Сверточные нейронные сети (CNN) Лекция 6: Библиотеки для глубокого обучения Упражнение: секции «Convolutional Networks» и «PyTorch on CIFAR-10» отсюда Лекция 7: Другие задачи компьютерного зрения Лекция 8: Введение в NLP. word2vec Упражнение: секция «word2vec» отсюда Лекция 9: Рекуррентные нейронные сети (RNN) Лекция 10: Машинный перевод, Seq2Seq, Attention Здесь хорошего готового задания я не нашел, но можно реализовать на PyTorch Char-RNN из знаменитого поста Andrej Karpathy и натравить на Шекспира. Лекция 11: Введение в обучение с подкреплением(RL), базовые алгоритмы Лекция 12: Примеры использования RL. Alpha(Go)Zero. Лекция 13: Нейросети в 2018.

Где обсуждать и задавать вопросы

Все вопросы по курсу можно задавать мне лично или обсуждать в кружочке #data на ClosedCircles.com (вот инвайт). Кроме этого, задания можно обсуждать в канале #class_cs231n на ODS.ai, там помогут. Для этого придется получить туда инвайт самому, отправляйте заявки. Ну и вообще, звоните-пишите, всегда рад.

Самая приятная секция — благодарности!

Прежде всего, огромное спасибо buriy, с которым мы готовили курс. Спасибо родной кафедре, которая дала вообще такую возможность. Всем в тусовках на ODS.ai и ClosedCircles, кто помогал в подготовке, отвечал на вопросы, присылал фидбек, напоминал что надо все выложить, итд итп.

Наконец, всем кто следил за стримами на канале, задавал вопросы в реалтайме и вообще создавал ощущение, что я не со стеной разговариваю.

От души.


Источник: habr.com



Поддержи проект ai-news рублем. Машины верят в тебя! >>



Комментарии: