Спецкурсы

Особенности практического использования нейронных сетей

Экзамен состоится 15 мая в 16.30, аудитория будет указана позже.

Вопросы для подготовки к экзамену (pdf).

По темам спецкурса будет проходить устный экзамен.

Для допуска к экзамену необходимо посетить не менее 70% лекций, а также сдать не менее двух практических заданий.

Решения и отчеты по заданиям присылать на почту dyb04@yandex.ru.

Задания необходимо прислать не позднее 21 апреля 2025г.

Содержание

Лекция 1. Основные этапы разработки НС. (pptx, pdf)

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

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

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

Лекция 5. Аппроксимация квадратичной функции. (pptx, pdf)

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

Лекция 7. Типы сверточных слоев. (pptx, pdf)

Лекция 8. Обзор современных глубоких сетей для классификации изображений. (pptx, pdf)

Лекция 9. Обзор современных глубоких сетей для обнаружения объектов на изображениях. (pptx, pdf)

Лекция 10. Трансформеры. (pptx, pdf)

Практические задания

Задание 1. Регрессия (pptx, pdf)

Задание 2. Бинарная классификация изображений (pptx, pdf)

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

Задание 3. Многоклассовая классификация изображений (pptx, pdf)

Задание 4. Многоклассовая классификация аудио (pptx, pdf)