Глубокое обучение и нейронные сети

Подробное описание курса

Курс "Глубокое обучение и нейронные сети" предназначен для студентов, которые хотят освоить современные методы deep learning. Этот курс охватывает широкий спектр архитектур нейронных сетей и методов их обучения, предоставляя как теоретические основы, так и практические навыки.

Программа курса

Модуль 1: Введение в нейронные сети

История развития нейронных сетей, перцептрон, многослойные сети, функции активации, прямое и обратное распространение.

Модуль 2: Обучение нейронных сетей

Градиентный спуск и его вариации, функции потерь, батч-нормализация, инициализация весов.

Модуль 3: Сверточные нейронные сети

Операция свертки, пулинг, архитектуры CNN (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet), применение для обработки изображений.

Модуль 4: Рекуррентные нейронные сети

Простые RNN, проблема затухающего градиента, LSTM и GRU, применение для последовательных данных.

Модуль 5: Продвинутые архитектуры

Механизм внимания (Attention), архитектура Transformer, применение в различных задачах.

Модуль 6: Автоэнкодеры

Классические автоэнкодеры, вариационные автоэнкодеры (VAE), применение для снижения размерности и генерации данных.

Модуль 7: Генеративно-состязательные сети

Принципы работы GAN, различные архитектуры GAN, применение для генерации изображений.

Модуль 8: Регуляризация и оптимизация

Методы регуляризации (dropout, L1/L2), оптимизаторы (Adam, RMSprop), стратегии обучения.

Модуль 9: Transfer Learning

Концепция transfer learning, fine-tuning предобученных моделей, применение в практических задачах.

Модуль 10: Практические аспекты

Работа с большими датасетами, аугментация данных, мониторинг обучения, отладка нейронных сетей.

Предварительные требования

Для успешного прохождения курса необходимо:

• Уверенное знание Python
• Знание линейной алгебры и математического анализа
• Понимание основ машинного обучения
• Желательно прохождение курсов "Математика для Data Science" и "Машинное обучение"

Чему вы научитесь

• Понимать принципы работы различных архитектур нейронных сетей
• Проектировать и обучать модели глубокого обучения
• Применять transfer learning для практических задач
• Оптимизировать производительность моделей
• Работать с современными фреймворками глубокого обучения
• Решать задачи компьютерного зрения и обработки последовательностей

Применение знаний

После прохождения курса вы сможете применять глубокое обучение в следующих областях:

• Компьютерное зрение (классификация изображений, детекция объектов)
• Обработка естественного языка
• Анализ временных рядов
• Генеративные модели
• Рекомендательные системы