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.
| Date and time | Class|Name | Venue|short | Materials |
|---|---|---|---|
| 09 December 17:15–18:45 |
Введение. Биология и математика в нейросетях. Экскурс в историю., Lecture | ПОМИ РАН | slides, video |
| 09 December 19:00–20:30 |
Обучение нейросетей, Lecture | ПОМИ РАН | slides, video |
| 10 December 11:15–12:45 |
Гиперпараметры сетей. Алгоритмы обучения. Почему Видеокарты? Обзор фреймворков., Lecture | ПОМИ РАН | slides, video, files |
| 10 December 13:00–14:30 |
Полносвязные нейросети. Сверточные нейросети, Lecture | ПОМИ РАН | slides, video, files |
| 10 December 15:30–17:00 |
Окружение проекта на примере DetectNet. Поиск объектов на изображении, Lecture | ПОМИ РАН | slides, video |
