Этот курс дает представление о современном положении дел в теории нейросетей. Рассмотрены полносвязные и сверточные нейросети на примерах задач классификации и поиска объектов на изображениях. Отдельное внимание уделяется алгоритмам обучения и настройке собственного проекта. Примеры, использованные в курсе, написаны на python с использованием numpy и TensorFlow.
| Дата и время | Занятие | Место | Материалы |
|---|---|---|---|
| 09 декабря 17:15–18:45 |
Введение. Биология и математика в нейросетях. Экскурс в историю., Лекция | ПОМИ РАН | слайды, видео |
| 09 декабря 19:00–20:30 |
Обучение нейросетей, Лекция | ПОМИ РАН | слайды, видео |
| 10 декабря 11:15–12:45 |
Гиперпараметры сетей. Алгоритмы обучения. Почему Видеокарты? Обзор фреймворков., Лекция | ПОМИ РАН | слайды, видео, файлы |
| 10 декабря 13:00–14:30 |
Полносвязные нейросети. Сверточные нейросети, Лекция | ПОМИ РАН | слайды, видео, файлы |
| 10 декабря 15:30–17:00 |
Окружение проекта на примере DetectNet. Поиск объектов на изображении, Лекция | ПОМИ РАН | слайды, видео |
