You signed in with another tab or window.Reload to refresh your session.You signed out in another tab or window.Reload to refresh your session.You switched accounts on another tab or window.Reload to refresh your session.Dismiss alert
“Школа глубокого обучения” – кружок, рассчитанный на старшеклассников, интересующихся программированием и математикой. Занятия будут вести студенты Физтех-школы прикладной математики и информатики Физтеха. Цель курса – познакомить учеников с основными принципами глубокого обучения в интерактивном формате и на примере практических задач.
Когда?
Школа стартовала 28 октября (2017). Планируемый объем курса – 18 занятий (1 занятие в неделю).
Где?
Очные занятия будут приходить по адресу г. Москва, Климентовский переулок, д. 1, стр. 1 (Московский корпус МФТИ) по субботам в 17:00.
Также будет доступно онлайн обучение с записями лекций и проверкой заданий.
На кого расчитаны занятия?
Школа расчитана на учеников старших классов, которые умеют программировать, хорошо знают математику и любят изучать что-то новое. Огромным плюсом будет знание языка Python.
Программа занятий (первая часть курса)
№ занятия
Содержание занятия
Тип занятия
1
Введение. Искусственный интеллект, нейросети и глубокое обучение
лекция
1
Основы языка Python
семинар
2
Введение в машинное обучение
лекция
2
Библиотеки Numpy и Matplotlib
семинар
3
Искусственные нейронные сети. Формальная модель нейрона. Градиентный спуск
интерактивная лекция
4
Однослойная нейронная сеть. Обучение многослойных нейронных сетей (DNN). Метод обратного распространения ошибки. Инициализация; переобучение нейросетей, регуляризация
интерактивная лекция
5
Как правильно обучать нейросети. Формирование обучающей выборки. Виды функционала потерь. Батчи. Продвинутые методы оптимизации. Fine tuning
интерактивная лекция
6
Задача классификации изображений. Проблема выделения признаков, фильтры. Функция свертки. Построение карт признаков
лекция
6
Фреймворк PyTorch
семинар
7
Сверточные нейронные сети (CNN). Классификация цифр
интерактивная лекция
8
Зоопарк сверточных нейросетей. Современные архитекутры свёрточных нейросетей, их плюсы и минусы
лекция
9
Генеративные состязательные сети (GAN). Генерация лиц людей
интерактивная лекция
Как поступить?
Сейчас проект запускается в пилотном формате. Нам бы очень хотелось принять всех желающих, но в этом году мы сможем проводить семинары и принимать домашние задания у ограниченного количества человек.
Все материалы школы, включая домашние задания будут размещены в открытом доступе.