Спецкурсы

Особенности практического использования нейронных сетей

Вопросы (pdf) для подготовки к экзамену.

Посещение лекций обязательно.

Для получения допуска к экзамену необходимо посетить не менее 70% лекций.

Материалы лекций.

Лекция 1. Средства работы с НС (pptx, pdf)

Лекция 2. Функции активации. Функция ошибки (pptx, pdf)

Лекция 3. Алгоритмы обучения для глубоких НС (pptx, pdf)

Лекция 4. Методы повышения эффективности алгоритмов обучения для глубоких НС. (pptx, pdf)

Лекция 5. Эффективность НС (pptx, pdf).

Лекция 6. Разработка эффективных НС (pptx, pdf).

Лекция 7. Обзор современных НС для классификации изображений (pptx, pdf)

Лекция 8. Обзор современных НС для обнаружения объектов на изображениях (pptx, pdf)

Лекция 9. Рекуррентные сети (pptx, pdf)

Лекция 10. Трансформеры (pptx, pdf)

 

Практические задания (pptx, pdf).

Задание 1. Бинарная классификация изображений.

                   Обучающая выборка: изображения, метки классов. Тестовая выборка: изображения.

Задание 2. Регрессия

                    Обучающая выборка. Тестовая выборка.

Задание 3. Оценка ЧСС по PPG сигналу

                    Обучающая выборка. Тестовая выборка.

Результаты выполнения заданий принимаются до 18 апреля.

 

Дополнительные материалы

- Введение в PyTorch (pptx, pdf)