Нейронные сети в машинном обучении

На курсе изучается использование нейросетевых алгоритмов в различных отраслях, а также отрабатываются все изученные методы на практических задачах. Вы познакомитесь как с классическими, так и с недавно предложенными, но уже зарекомендовавшими себя нейросетевыми алгоритмами. Так как курс ориентирован на практику, вы получите опыт реализации классификаторов изображений, системы переноса стиля и генерации изображений при помощи GAN. Вы научитесь реализовать нейронные сети как с нуля, так и на основе библиотеке PyTorch. Узнаете, как сделать своего чат-бота, как обучать нейросеть играть в компьютерную игру и генерировать человеческие лица. Вы также получите опыт чтения научных статей и самостоятельного проведения научного исследования.

Список лекций:

1. Основы нейронных сетей.
2. Подробности обучения нейронных сетей.
3. Библиотеки для глубинного обучения.
4. Свёрточные нейронные сети.
5. Улучшение сходимости нейросетей.
6. Архитектуры глубинных сетей.
7. Методы оптимизации.
8. Нейронные сети для снижения размерностей.
9. Рекуррентные сети.
10. Обработка естественного языка.
11. Соперничающие сети (GAN).
12. Вариационные кодировщики и Artistic Style.
13. Обучение с подкреплением 1.
14. Обучение с подкреплением 2.