2021/2022

Основы глубинного обучения

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Майнор

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1, 2 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Гельван Кирилл Павлович, Гущин Михаил Иванович, Кантонистова Елена Олеговна, Ковалёв Алексей Константинович, Семенкин Антон Александрович, Соколов Евгений Андреевич, Таболов Тамерлан Казбулатович, Хайдуров Руслан Александрович

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 42

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящён изучению современных методов машинного обучения, широко используемых в практических задачах. В первой части изучаются методы глубинного обучения: основы оптимизации, принципы обучения нейронных сетей, сети прямого распространения, архитектуры для работы с изображениями и текстовыми данными. Во второй части изучаются практические вопросы машинного обучения: подготовка данных, подбор гипепараметров, оптимизация модели под конкретную метрику, разработка признаков.

Цель освоения дисциплины

• Знать принципы обучения и применения нейронных сетей
• Знать основные архитектуры нейронных сетей
• Уметь обучать нейронные сети с помощью средств языка Python
• Уметь выполнять полный цикл решения задачи анализа данных

Планируемые результаты обучения

• Знать основные архитектуры нейронных сетей
• Знать принципы обучения и применения нейронных сетей
• Уметь выполнять полный цикл решения задачи анализа данных

Содержание учебной дисциплины

• Методы оптимизации
• Нейронные сети
• Практический анализ данных

Элементы контроля

• Оценка онлайн курса
• Проверочные работы
  Проверочные работы по материалам онлайн-курсов
• Домашнее задание
• Контрольная работа
• Экзамен
  Экзамен письменный
• Оценка онлайн курса
• Проверочные работы
  Проверочные работы по материалам онлайн-курсов
• Домашнее задание
• Контрольная работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 2 модуль
  0.4 * Домашнее задание + 0.1 * Проверочные работы + 0.2 * Контрольная работа + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая дополнительная литература

• Гудфеллоу, Я. Глубокое обучение / Я. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль ; перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 652 с. — ISBN 978-5-97060-618-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/107901 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.