Глубинное обучение (курс лекций)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Занятия)
Строка 11: Строка 11:
== Практические задания ==
== Практические задания ==
 +
Задания выдаются и принимаются через систему ''anytask.org''. Для получения инвайта просьба писать на почту курса.
 +
Задание 1. Автоматическое дифференцирование для автокодировщика. Срок сдачи: 8 октября (воскресенье), 23:59.
== Занятия ==
== Занятия ==
Строка 18: Строка 20:
!Дата !! № занятия !! Занятие !! Материалы
!Дата !! № занятия !! Занятие !! Материалы
|-
|-
-
| 8 сентября 2016 || align="center"|1 || Введение в курс. ||
+
| 8 сентября 2016 || align="center"|1 || Введение в курс. Автоматическое дифференцирование. ||
|-
|-
| 15 сентября 2016 || align="center"|2 || Методы регуляризации для нейросетей. Стохастическая оптимизация. Введение в pytorch. || [[Media:VKitov-DL-Regularization_in_deep_learning.pdf‎ ‎|Презентация]]
| 15 сентября 2016 || align="center"|2 || Методы регуляризации для нейросетей. Стохастическая оптимизация. Введение в pytorch. || [[Media:VKitov-DL-Regularization_in_deep_learning.pdf‎ ‎|Презентация]]
 +
|-
 +
| 22 сентября 2016 || align="center"|3 || Свёрточные нейронные сети для задачи классификации изображений. ||
 +
|-
|}
|}

Версия 11:41, 22 сентября 2017


Преподаватели: Д.А. Кропотов, В.В. Китов, Е.М. Лобачёва, А.А. Осокин и др.

В осеннем семестре 2017 года занятия по курсу проходят на ВМК в ауд. 582 с 10-30 до 13-50.

Вопросы по курсу можно направлять письмом на bayesml@gmail.com. В название письма обязательно добавлять [ВМК ГО17].

Система выставления оценок по курсу

Будет объявлена позже.

Практические задания

Задания выдаются и принимаются через систему anytask.org. Для получения инвайта просьба писать на почту курса.

Задание 1. Автоматическое дифференцирование для автокодировщика. Срок сдачи: 8 октября (воскресенье), 23:59.

Занятия

Дата № занятия Занятие Материалы
8 сентября 2016 1 Введение в курс. Автоматическое дифференцирование.
15 сентября 2016 2 Методы регуляризации для нейросетей. Стохастическая оптимизация. Введение в pytorch. Презентация
22 сентября 2016 3 Свёрточные нейронные сети для задачи классификации изображений.

Литература

  1. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning, MIT Press, 2016.

Архив

2016 год

Личные инструменты