Глубинное обучение (курс лекций)

Материал из MachineLearning.

Версия 12:50, 22 сентября 2017 (править) Kropotov (Обсуждение | вклад) (→Занятия) ← К предыдущему изменению		Текущая версия (16:07, 24 сентября 2018) (править) (отменить) Kropotov (Обсуждение | вклад) (Перенаправление на Глубинное обучение (курс лекций)/2018)
(25 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1:		Строка 1:
-	__NOTOC__	+	#REDIRECT [[Глубинное обучение (курс лекций)/2018]]
-		+
-	'''Преподаватели''': [[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]], [[Участник:Victor Kitov|В.В. Китов]], [[Участник:Tipt0p|Е.М. Лобачёва]], А.А. Осокин и др.	+
-		+
-	В осеннем семестре 2017 года занятия по курсу проходят на [[ВМК]] в ауд. 582 с 10-30 до 13-50.	+
-		+
-	Вопросы по курсу можно направлять письмом на ''bayesml@gmail.com''. В название письма обязательно добавлять [ВМК ГО17].	+
-		+
-	== Система выставления оценок по курсу ==	+
-	Будет объявлена позже.	+
-		+
-	== Практические задания ==	+
-	Задания выдаются и принимаются через систему ''anytask.org''. Для получения инвайта просьба писать на почту курса.	+
-		+
-	Задание 1. Автоматическое дифференцирование для автокодировщика. Срок сдачи: 8 октября (воскресенье), 23:59.	+
-		+
-	== Занятия ==	+
-		+
-	{| class="standard"	+
-	!Дата !! № занятия !! Занятие !! Материалы	+
-	|-	+
-	| 8 сентября 2016 || align="center"|1 || Введение в курс. Автоматическое дифференцирование. ||	+
-	|-	+
-	| 15 сентября 2016 || align="center"|2 || Методы регуляризации для нейросетей. Стохастическая оптимизация. Введение в pytorch. || [[Media:VKitov-DL-Regularization_in_deep_learning.pdf‎ ‎|Презентация]]	+
-	|-	+
-	| 22 сентября 2016 || align="center"|3 || Свёрточные нейронные сети для задачи классификации изображений. || [[Media:Dl17_Osokin_Convnets.pdf|Презентация]]	+
-	|-	+
-	|}	+
-		+
-	== Литература ==	+
-	# Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. [http://www.deeplearningbook.org/ Deep Learning], MIT Press, 2016.	+
-		+
-	== Архив ==	+
-	[[Глубинное обучение (курс лекций)/2016|2016 год]]	+

---

Текущая версия

1. REDIRECT Глубинное обучение (курс лекций)/2018