Спецкурсы
Особенности практического использования нейронных сетей
Экзамен состоится 4 мая в 18.00, аудитория 624.
Студентам, которые планируют сдавать экзамен, необходимо сообщить об этом, написав на email dyb04@yandex.ru не позднее 3 мая.
Материалы лекций.
Лекция 1. Функции активации. Функция ошибки (pptx, pdf)
Лекция 2. Алгоритмы обучения глубоких НС (pptx,pdf)
Лекция 3. Методы повышения эффективности алгоритмов обучения глубоких НС (pptx,pdf)
Лекция 4. Эффективность НС (pptx,pdf)
Лекция 5. Разработка эффективных НС (pptx,pdf)
Лекция 6. Обзор современных глубоких НС для классификации изображений (pptx,pdf)
Лекция 7. Обзор современных глубоких НС для обнаружения объектов на изображениях (pptx,pdf)
Лекция 8. Рекуррентные НС (pptx,pdf)
Лекция 9. Трансформеры (pptx,pdf)
Лекция 10. Средства работы с НС (pptx,pdf)
Вопросы для подготовки к экзамену (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. Многоклассовая классификация
Обучающая выборка (мел-спектрограммы, аудио). Тестовая выборка (мел-спектрограммы).
Результаты выполнения заданий принимаются до 17 апреля.
Необходимо сдать не менее двух заданий.
Дополнительные материалы