Введение в искусственные нейронные сети

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Введение в искусственные нейронные сети» от Stepik - stepik.org

1. Функции одного аргумента и их точки минимума — Точки минимума функций многих переменных - 2 часа. Точки минимума функции, Метод градиентного спуска, Выводы, Функции многих переменных, Производные функций многих переменных, Градиентный спуск для функций многих…
2. Сложные функции и графы вычислений — Искусственные нейронные сети - 2 часа. Сложные функции одного аргумента, Сложные функции многих переменных, Графы вычислений, Алгоритм обратного распространения, Сигмоида, Выводы, Биологические нейроны, Искусственный нейро…
3. Задача регрессии для нейронных сетей — Инициализация весов и нормализация данных - 2 часа. Задачи, решаемые нейросетями. Задача регрессии, План решения задачи регрессии с помощью нейросети, Тренировка более сложной нейронной сети, Улучшения градиентного спуск…
4. Регуляризация — Дропаут и нормализация по мини-батчам - 2 часа. Постановка проблемы, Что делать?, Второй вид регуляризации, Выводы, Дропаут, Нормализация данных во внутренних слоях сети, Тонкая настройка нормализации, Нормализация по мини-батчам, Выводы.
5. Задача классификации — Контроль качества обучения - 2 часа. Постановка задачи, Функция потерь для классификации, Многоклассовая классификация, Дурацкий классификатор, Выводы, Валидационная выборка, Выбор оптимальных гиперпараметров, Переобучение и недообучени…
6. Учебные материалы - 1 час. Слайды лекций.

Чему вы научитесь

• Научитесь настраивать и организовывать: постановка проблемы, что делать?, второй вид регуляризации, выводы, дропаут, нормализация данных во внутренних слоях сети, тонкая настройка нормализации,…
• Освоите и сможете применять: постановка задачи, функция потерь для классификации, многоклассовая классификация, дурацкий классификатор, выводы, валидационная выборка, выбор оптимальных г…
• Освоите и сможете применять: задачи, решаемые нейросетями. задача регрессии, план решения задачи регрессии с помощью нейросети, тренировка более сложной не…
• Освоите и сможете применять: точки минимума функции, метод градиентного спуска, выводы, функции многих переменных, производные функций многих переме…
• Разберётесь в теме: слайды лекций.