Летняя школа Deep learning

Deep learning

Глубокое обучение — одно из ключевых направлений в машинном обучении. Голосовые помощники, распознавание лиц, автоматические переводчики — те примеры так называемого искусственного интеллекта, которыми многие из нас пользуются постоянно. С каждым годом интерес к этой области только увеличивается. Например, автомобили без водителей — уже не научная фантастика, а средство медленного передвижения. За многими этими достижениями стоит именно глубокое обучение. Мастерская Deep Learning призвана познакомить с актуальным состоянием соответствующий области исследований и научить применять их для решения собственных задач.

Основная программа

Основы

логистическая регрессия
многослойный перспетрон
градиентный спуск и метод обратного распространения ошибки
слои
регуляризация
фреймворки

Обработка естественного языка

языковое моделирование (NeuralLM)
дистрибутивные модели
рекуррентные сети (RNN, LSTM и варианты)
seq2seq-модели и attention
свертки в задачах NLP
"постреккуррентные" модели
контекстуализированные эмбеддинги (ULMFiT, ELMo, BERT)

Компьютерное зрение

детекция (YOLO)
сегментация (U-net и DeepLab-v3)
Depth estimation
Super resolution
Mask RCNN
GAN (на примере Cycle GAN)
Reverse gradient
Style transfer и inpainting
Deep Visual Odometry

Много практики

Упражнения на PyTorch и проектная деятельность.

Даты проведения

3-4 циклы: с 21 июля по 5 августа

Возрастные ограничения

от 18 лет

Кого ищут