Чему вы научитесь
- Применять алгоритмы машинного обучения для решения практических задач анализа данных на языке Python
- Строить полносвязные и сверточные нейронные сети для задач компьютерного зрения с помощью фреймворка Pytorch
- Решать современные задачи компьютерного зрения с помощью продвинутых нейросетевых архитектур
- Встраивать нейросетевые модели в простейшие продукты (tg-боты, web-демо)
О курсе
Школа глубокого обучения (Deep Learning School) – учебная организация на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики Московского физико-технического института. Мы занимаемся разработкой курсов по искусственному интеллекту для школьников и студентов, интересующихся программированием и математикой. Занятия ведут преподаватели, выпускники и студенты ФПМИ МФТИ.
Цель этого курса – познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения и нейронных сетей в интерактивном формате.
В течение курса вам будет предложено несколько практических заданий. Последним заданием является итоговый практический проект.
По итогам курса будет выдан сертификат об окончании школы, дающий льготы при поступлении в бакалавриат и магистратуру ФПМИ МФТИ.
Продвинутый поток предназначен для тех, кто уже имеет значительный опыт программирования на Python, а также уверенно знает школьную и вузовскую математику, знаком с библиотеками для работы с данными (numpy, pandas, matplitlib).
Мы поговорим об общей теории нейронных сетей, а также о нейронных сетях в компьютерном зрении.
Форма регистрации на курс. Необходимо заполнить для получения диплома.
Наш сайт: dls.samcs.ru
Чат в TG: @dls_spring2023_advanced
Для кого этот курс
Старшеклассники физико-математических школ, студенты и выпускники технических вузов
Начальные требования
- владение языком Python
- владение библиотеками для анализа данных в Python
- знание вузовской программы высшей математики (основы матричного исчисления, базовые понятия математического анализа и теории вероятностей)