Deep learning

Глубокое обучение — одно из ключевых направлений в машинном обучении. Голосовые помощники, распознавание лиц, автоматические переводчики — те примеры так называемого искусственного интеллекта, которыми многие из нас пользуются постоянно. С каждым годом интерес к этой области только увеличивается. Например, автомобили без водителей — уже не научная фантастика, а средство передвижения. За многими этими достижениями стоит именно глубокое обучение. Мастерская Deep Learning призвана познакомить с актуальным состоянием соответствующий области исследований и научить применять их для решения собственных задач.

Почта по всем вопросам


Алёна Абраженина Координатор
Ильдар Белялов Директор

telegram: @ibelyalov


Где ещё в Интернете
(похоже, только тут!)

Основная программа

  • Основы

От логистической регрессии до многослойного перспетрона; градиентный спуск и метод обратного распространения ошибки; регуляризации.

  • Компьютерное зрение

Сверточные сети, задачи компьютерного зрения: классификация, детекция, сегментация; генерация изображений.

  • Обработка естественного языка

Языковое моделирование; дистрибутивные модели; рекуррентные сети, RNN, LSTM; свертки в задачах NLP; seq2seq-модели и attention; развитие эмбеддингов и transfer learning.

  • Прикладные аспекты

Оценка качества моделей и подбор гиперпараметров, практические трюки обучения нейросетевых моделей.

  • Много практики

Упражнения на numpy, PyTorch и проектная деятельность.

Даты проведения

3-4 циклы: с 21 июля по 5 августа

Возрастные ограничения
от 18 лет
Кого ищут
Студентов и специалистов, знакомых с высшей математикой, умеющих писать на Python и не боящихся работы в командной строке