Deep Learning (семестр 1, весна 2024)

Курс посвящен введению в глубокое обучение, нейросети и компьютерное зрение. Начинаем с основ машинного и глубокого обучения, переходим к CNN для обработки картинок, заканчиваем переносом стиля изображений и ГАНами. Курс состоит из лекций, семинаров и домашних заданий. В течение курса вам предстоит много практики, а…
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.

Этот курс посвящен введению в глубокое обучение, нейросети и компьютерное зрение. Начинаем с основ машинного и глубокого обучения, переходим к CNN для обработки картинок, заканчиваем переносом стиля изображений и ГАНами.

Курс состоит из лекций, семинаров и домашних заданий. В течение курса вам предстоит много практики, а в конце — самостоятельный итоговый проект. Преподаватели школы — ведущие специалисты российских и зарубежных IT-компаний и научные сотрудники исследовательских компаний. 

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, matplotlib). 

Ссылки:
Наш сайт: dls.samcs.ru

Подробная программа курса

FAQ

Наша группа ВК

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