Deep Learning School

Официальный сайт: https://www.dlschool.org/

Школа глубокого обучения (Deep Learning School) — кружок от ФПМИ МФТИ, рассчитанный на старшеклассников, интересующихся программированием и математикой, а также студентов, которые хотят начать заниматься глубоким обучением. Занятия ведут студенты Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ.

Цель курсов кружка — познакомить слушателей с основными принципами глубокого обучения (нейронных сетей) в интерактивном формате и на примере практических задач.

Для кого

У нас есть несколько потоков:

• Поток для школьников. Занятия будут особенно полезны школьникам 9-11 классов, увлекающимся математикой и программированием. Ученики, успешно выполнившие контрольные и сдавшие финальный проект, получат дополнительные баллы индивидуальных достижений при поступлении в МФТИ. На данный момент регистрация на третью итерацию уже закрыта.
• Поток для студентов. Занятия подойдут любым студентам технических специальностей, которые хотят начать разбираться в машинном обучении. На данный момент регистрация на первую итерацию уже закрыта.
• Pro поток. На занятиях этого потока рассматриваются разнообразные продвинутые техники и новейшие разработки в области глубокого обучения. Регистрация на следующую итерацию потока откроется в будущем.

Вне зависимости от аудитории, на которую рассчитан каждый поток, любой человек может подать заявку на заочное прохождение любого потока.

Где

Очные занятия проходят в Учебном корпусе компании 1С.

Также доступно онлайн-обучение с записями лекций и всеми материалами.

Программа курса

Первая часть:

1. Python: основы, Google Colab

2. Введение в линейную алгебру. Векторы. Матрицы и операции с ними. Библиотека NumPy

3. Библиотеки Pandas и MatPlotlib. Основы машинного обучения

4. Элементы теории оптимизации. Градиент. Градиентный спуск. Линейные модели

5. Введение в глубокое обучение. Перцептрон. Нейрон с сигмоидой (и другими функциями активации). Основы ООП в Python

6. Библиотека PyTorch. Многослойные нейросети

7. Обучение нейронных сетей на практике. Cifar10, notMNIST

8. Сверточные нейросети. Сверточный слой. Пулинг слой

9. Практика обучения нейросетей. Классификация дорожных знаков

10. Transfer Дearning. Популярные в Computer Vision архитектуры

11. Сегментация картинок. U-Net

12. Участие в соревнованиях на Kaggle

13. Object Detection. YOLOv3

14. Классический GAN. Нейронный перенос стиля

Вторая часть:

15. Базовые методы обработки текста

16. Word Embeddings

17. Рекуррентные нейронные сети

18. LSTM, GRU ячейки

19. Языковые модели

20. Машинный перевод

21. Text2Speech

22. SuperResolution

23. Speech2Text

24. Практические советы по обучению нейросетей

25. Диалоговые системы