• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2023/2024

Нейронные сети: задачи и вычисления

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс по выбору (Компьютерные системы и сети)
Направление: 09.04.01. Информатика и вычислительная техника
Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Четверина Ольга Александровна
Прогр. обучения: Компьютерные системы и сети
Язык: русский
Кредиты: 6
Контактные часы: 48

Программа дисциплины

Аннотация

В данной дисциплине изучаются следующие вопросы: Нейросети и глубокое обучение, Оптимизация нейросетей и выбор гиперпараметров, Сверточные нейронные сети, Рекуррентные нейронные сети
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью курса является представление передовых достижений в области архитектур нейронных сетей, методов оптимизации их обучения и методов оптимизации сопутствующих вычислений.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  •  устройство наиболее используемых нейронных сетей
  •  методы векторизации для оптимизации градиентного спуска в нейронных сетях
  •  методы ускорения поиска минимума в пространстве параметров нейронных сетей
  •  методы настройки гиперпараметров нейронных сетей
  •  подходы к построению нейронных сетей и к выбору функции ошибки в зависимости от поставленной задачи.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Логистическая регрессия
  • Нейронные сети, градиентный спуск и векторизация
  • Глубокие нейронные сети
  • Недообучение, переобучение и регуляризация
  • Оптимизация и способы градиентного спуска
  • Настройка гиперпараметров нейронных сетей
  • Сверточные нейронные сети
  • Примеры самых известных нейронных сетей
  • Распознавание объектов
  • Тензорные вычисления и методы оптимизации вывода
  • Рекуррентные нейронные сети
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Письменный зачет
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 2 модуль
    0.5 * Письменный зачет + 0.5 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Барский, А. Б. Введение в нейронные сети : учебное пособие / А. Б. Барский. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 358 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100684 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Нейронные сети, их применение и принципы работы. (2017). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.551BB727