Deep Learning (семестр 1, осень 2023)

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…
Средний уровень
6-9 часов в неделю

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 ведем курсы по искусственному интеллекту для школьников и студентов, которые интересуются 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.

Курс 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.

Программа курса

Наш сайт: dls.samcs.ru

FAQ

Наша группа ВК

Чат в TG: @dls_fall2023_part1

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)

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Вас ждут видеолекции и видеосеминары, а также множество практических домашних заданий. Если у вас появятся вопросы, вы всегда можете задать их в чате курса в Telegram.

Программа курса

загружаем...
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно