Мы используем cookie для стабильной работы сервиса. Подробнее

Deep Learning (семестр 1, осень 2021): базовый поток

Deep Learning (семестр 1, осень 2021): базовый поток

  Сложность

Пока неизвестно

  Длительность

Пока неизвестно

  Формат

онлайн

  Документ

Пока неизвестно

Стоимость курса
Бесплатно

Подробнее 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. Базовый поток предназначен для тех, кто делает первые шаги в Data Science. Значительная часть курса отведена языку Python, библиотекам анализа данных и математике для Data Science Во второй половине мы поговорим об общей теории нейронных сетей, а также о нейронных сетях в компьютерном зрении Форма регистрации на курс (нужно заполнить для получения дипломов) Примерная программа курса Наш сайт: dlschool.org FAQ Наша группа ВК Чат в TG: @dls_fall2021_basic

Автор курса

Stepik — образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем в проведении олимпиад и программ переподготовки. Наша цель — сделать образование открытым и удобным. Stepik — широко известная российская образовательная платформа, основанная в 2013 году. На Stepik зарегистрировано более миллиона пользователей из России и стран СНГ. В настоящее время на Stepik представлены несколько тысяч учебных курсов на самые разные темы.

Программа курса

  Организационная информация


- О нас
- Организационный вебинар

  Введение в искусственный интеллект


- Лекция, введение в ИИ. Михаил Бурцев
- Инструменты курса. Jupyter и Google Colab

  Введение в язык Python


- Семинар. Введение в Python. Владимир Гончаров

  Домашнее задание. Основы Python


- Домашнее задание. Основы Python

  Линейная алгебра. Библиотеки Numpy и Matplotlib


- Текстовый материал. Библиотека Matplotlib
- Лекция. Линейная алгебра для Data Science. Юрий Яровиков
- Семинар. Библиотека Numpy. Артём Ямалутдинов

  Домашнее задание. Numpy и линейная алгебра


- Домашнее задание. Numpy и линейная алгебра

  Библиотека Pandas


- Семинар. Библиотека Pandas. Артём Ямалутдинов

  Домашнее задание. Библиотека Pandas


- Домашнее задание: Библиотека pandas

  Производная, градиент и оптимизация


- Лекция. Производная, градиент и оптимизация. Аркадий Боков

  Домашнее задание. Градиентная оптимизация


- Домашнее задание. Градиентная оптимизация

  Основы машинного обучения


- Лекция. Введение в машинное обучение. Григорий Лелейтнер
- Семинар. Библиотека sklearn. Григорий Лелейтнер

  Домашнее задание. Основы машинного обучения


- Домашнее задание. Основы машинного обучения

  Линейные модели


- Лекция. Линейные модели. Григорий Лелейтнер
- Семинар. Линейные модели. Артем Ямалутдинов

  Домашнее задание. Линейные модели и методы оптимизации


- Домашнее задание. Линейные модели и методы оптимизации

  Композиции алгоритмов и выбор модели


- Семинар. Выбор моделей и цикл разработки. Аркадий Боков
- Допматериал. Метрики машинного обучения. Юрий Яровиков
- Решающие деревья и композиции алгоритмов. Юрий Яровиков

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… Ещё

Оставьте отзыв

Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.

Напишите ваш коментарий, не менее 30 символов

Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных

обновлено: 29.07.2026