Подпишитесь на телеграмм-канал про ИИ в образовании: Егошин | Кеды профессора
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
Записанные лекции

Стоимость курса

бесплатно
нет рассрочки

Школа глубокого обучения (Deep Learning School) – учебная организация на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики Московского физико-технического института. Мы занимаемся разработкой курсов по искусственному интеллекту для школьников и студентов, интересующихся программированием и математикой. Занятия ведут преподаватели, выпускники и студенты ФПМИ МФТИ.

Цель этого курса – познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения и нейронных сетей в интерактивном формате. 
В течение курса вам будет предложено несколько практических заданий. Последним заданием является итоговый практический проект. 
По итогам курса будет выдан сертификат об окончании школы, дающий льготы при поступлении в бакалавриат и магистратуру ФПМИ МФТИ.

Базовый поток предназначен для тех, кто делает первые шаги в Data Science. Значительная часть курса отведена языку Python, библиотекам анализа данных и математике для Data Science
Во второй половине мы поговорим об общей теории нейронных сетей, а также о нейронных сетях в компьютерном зрении

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
3
NumPy
4
Matplotlib
5
Pandas
7
Линейные модели
9
Классификация изображений
10
Семантическая сегментация

Вас будут обучать

Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. 

Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале За нашими новостями можно следить здесь.

Наш канал в TG: https://t.me/deep_learning_school_news

Официальный сайт: https://www.dlschool.org Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt 

Образовательная организация

Stepik — образовательная платформа и конструктор
онлайн-курсов. Мы разрабатываем алгоритмы адаптивного обучения, сотрудничаем с авторами MOOC, помогаем
в проведении олимпиад и программ переподготовки.
Наша цель — сделать образование открытым и удобным.

Помогаем учиться, а также создавать свои курсы и обучать


Первые учебные материалы были размещены на платформе в 2013 году. Сегодня среди охваченных курсами тем: программирование, информатика, математика, статистика
и анализ данных, биология и биоинформатика, инженерно-технические и естественные науки. Онлайн-курсы, размещенные на Stepik, неоднократно становились призерами конкурсов онлайн-курсов, а система автоматизированной проверки задач используется в ряде курсов на платформах Coursera и edX. Также Stepik активно развивает направление адаптивного обучения, где каждый сможет изучать материал, подобранный индивидуально под свой уровень знаний.

 

Stepik является также площадкой для проведения конкурсов и олимпиад — среди мероприятий — отборочный этап Олимпиады НТИ, онлайн-этап акции Тотальный диктант, международная олимпиада по биоинформатике.

 

Stepik — многофункциональная и гибкая платформа для создания образовательных материалов. Вы можете создавать онлайн курсы, интерактивные уроки с видео и различными типами заданий для учащихся, приватные курсы для ограниченной аудитории, проводить олимпиады и конкурсы, запускать программы профессиональной переподготовки и повышения квалификации, а также обучать своих сотрудников и клиентов.

Программа курса

Организационная информация
1. О нас
2. Организационный вебинар

Введение в искусственный интеллект

Введение в язык Python

Домашнее задание. Основы Python

Линейная алгебра. Библиотеки Numpy и Matplotlib

Домашнее задание. Numpy и линейная алгебра

Библиотека Pandas

Домашнее задание. Библиотека Pandas

Производная, градиент и оптимизация

Домашнее задание. Градиентная оптимизация

Основы машинного обучения

Домашнее задание. Основы машинного обучения

Линейные модели

Домашнее задание. Линейные модели и методы оптимизации

Композиции алгоритмов и выбор модели

Домашнее задание. Решение ML-задачи и Kaggle

Введение в нейронные сети

Сверточные нейросети

Домашнее задание. Сверточные и полносвязные нейросети

Продвинутое обучение нейросетей

Классификация изображений

Домашнее задание. Классификация изображений

Семантическая сегментация

Домашнее задание. Семантическая сегментация

Итоговый проект

Модуль для апелляции

Рейтинг курса

4
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 10.03.2023 03:18
Deep Learning (семестр 1, осень 2021): базовый поток

Deep Learning (семестр 1, осень 2021): базовый поток

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями