Глоссарий с терминами.
- Метод обратного распространения ошибки, полносвязные нейронные сети: запись, доска
- Кросс-энтропийная функция потерь, Dropout, Batch Normalization: запись, доска
- Оптимизация нейронных сетей: запись, доска
- Операция свертки: запись, доска
- Сверточные архитектуры: запись, слайды
- Задачи компьютерного зрения: запись, слайды
- Токенизация, эмбеддинги, TextCNN: запись, доска
- Рекуррентные нейронные сети: запись, доска
- Архитектура трансформера: запись, доска
- Self-supervised learning, BERT, SimCLR: запись, доска
- Трансформеры для компьютерного зрения: запись, доска
- Оптимизации для применения нейронных сетей: запись, доска
- Соревновательные атаки, генеративно-состязательные сети (GANs): запись, доска
- Вариационный автокодировщик: запись, доска
- Диффузионные модели: запись
- Введение в библиотеку PyTorch. Автоматическое дифференцирование: ноутбук
- Полносвязные нейронные сети. Общая схема пайплайна обучения на PyTorch: ноутбук
- Операция свертки: ноутбук
- Сверточные архитектуры: ноутбук
- Семантическая сегментация и детекция: ноутбук
- Word2Vec, TextCNN: ноутбук
- Language models, image captioning: ноутбук
- Архитектура трансформера: ноутбук
- BERT, question answering: ноутбук
- Соревновательные атаки, генеративно-состязательные сети (GANs): ноутбук
- Вариационный автокодировщик (VAE): ноутбук
- Автоматическое дифференцирование и полносвязные нейронные сети: ссылка
- Сверточный классификатор: ссылка
- RNN и языковые модели: ссылка
- (бонус) Обучение модели CLIP: ссылка
Теоретические ДЗ не сдаются и предлагаются студентам для самостоятельного решения и ознакомления