• Stars
    star
    121
  • Rank 293,924 (Top 6 %)
  • Language
    Jupyter Notebook
  • Created about 3 years ago
  • Updated 5 months ago

Reviews

There are no reviews yet. Be the first to send feedback to the community and the maintainers!

Repository Details

Введение в глубинное обучение на ФКН ВШЭ

Курс "Глубинное обучение (ГО) 1 / Введение в ГО" на ФКН ВШЭ

Версии курса прошлых лет

Полезные ссылки

Лекции

Глоссарий с терминами.

  1. Метод обратного распространения ошибки, полносвязные нейронные сети: запись, доска
  2. Кросс-энтропийная функция потерь, Dropout, Batch Normalization: запись, доска
  3. Оптимизация нейронных сетей: запись, доска
  4. Операция свертки: запись, доска
  5. Сверточные архитектуры: запись, слайды
  6. Задачи компьютерного зрения: запись, слайды
  7. Токенизация, эмбеддинги, TextCNN: запись, доска
  8. Рекуррентные нейронные сети: запись, доска
  9. Архитектура трансформера: запись, доска
  10. Self-supervised learning, BERT, SimCLR: запись, доска
  11. Трансформеры для компьютерного зрения: запись, доска
  12. Оптимизации для применения нейронных сетей: запись, доска
  13. Соревновательные атаки, генеративно-состязательные сети (GANs): запись, доска
  14. Вариационный автокодировщик: запись, доска
  15. Диффузионные модели: запись

Семинары

  1. Введение в библиотеку PyTorch. Автоматическое дифференцирование: ноутбук
  2. Полносвязные нейронные сети. Общая схема пайплайна обучения на PyTorch: ноутбук
  3. Операция свертки: ноутбук
  4. Сверточные архитектуры: ноутбук
  5. Семантическая сегментация и детекция: ноутбук
  6. Word2Vec, TextCNN: ноутбук
  7. Language models, image captioning: ноутбук
  8. Архитектура трансформера: ноутбук
  9. BERT, question answering: ноутбук
  10. Соревновательные атаки, генеративно-состязательные сети (GANs): ноутбук
  11. Вариационный автокодировщик (VAE): ноутбук

Маленькие домашние задания

  1. Автоматическое дифференцирование и полносвязные нейронные сети: ссылка
  2. Сверточный классификатор: ссылка
  3. RNN и языковые модели: ссылка
  4. (бонус) Обучение модели CLIP: ссылка

Теоретические домашние задания

Теоретические ДЗ не сдаются и предлагаются студентам для самостоятельного решения и ознакомления

  1. Полносвязные нейронные сети: ссылка
  2. Сверточные нейронные сети: ссылка