Лекции по машинному обучению

Наконец-то могу представить вашему вниманию законченный курс лекций по Deep Learning, прочитанный мной студентам магистратуры.

Курс содержит всю необходимую математику, он призван дать слушателю глубокое понимание нейронных сетей и привить столь важную в этом деле интуицию.

Лекции были прочитаны в 2019-2020 годах.

Курс состоит из 11 лекций:

Лекция 1. Введение в глубокое обучение: 

Лекция 2. Многослойный персептрон: 

Лекция 3. Обратное распространение: 

Лекция 4. Введение в сверточные нейронные сети: 

Лекция 5. Обратное распространение через сверточные слои: 

Лекция 6. Pooling-слои. Свойства сверточных слоев. Архитектура VGG:

Лекция 7. Регуляризация глубоких нейронных сетей: 

Лекция 8. Batch Normalization:

Лекция 9. Residual Networks!: 

Лекция 10. Тонкости обучения и масштабирования нейронных сетей:

Лекция 11. Методы оптимизации в обучении глубоких нейронных сетей:

Приятного просмотра!

Евгений Разинков – к.ф.-м.н., преподаватель кафедры системного анализа и ИТ института ВМиИТ Казанского федерального университета, руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения Группы компаний FIX, директор по науке Pr3vision Technologies Inc.

Телеграм-канал с анонсами лекций:

https://t.me/razinkov_ai

P.S. Напомню, что от слушателей ожидается знание основ машинного обучения:

Источник: t.me

Комментарии: