Основная программа
- Основы
От логистической регрессии до многослойного перспетрона; градиентный спуск и метод обратного распространения ошибки; регуляризации.
- Компьютерное зрение
Сверточные сети, задачи компьютерного зрения: классификация, детекция, сегментация; генерация изображений.
- Обработка естественного языка
Языковое моделирование; дистрибутивные модели; рекуррентные сети, RNN, LSTM; свертки в задачах NLP; seq2seq-модели и attention; развитие эмбеддингов и transfer learning.
- Прикладные аспекты
Оценка качества моделей и подбор гиперпараметров, практические трюки обучения нейросетевых моделей.
- Много практики
Упражнения на numpy, PyTorch и проектная деятельность.
3-4 циклы: с 21 июля по 5 августа