Глубинное обучение

2026/2027

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

6

Кредиты

Кто читает:

Департамент больших данных и информационного поиска

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

1-й курс, 1, 2 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящён глубинному обучению — наиболее быстро развивающейся области машинного обучения. Слушатели узнают, какие классы задач решаются нейронными сетями и какие типы архитектур используются сегодня: полносвязные, свёрточные и рекуррентные сети, генеративные модели и трансформеры. Курс имеет выраженную практическую направленность: все модели студенты обучают самостоятельно на фреймворке PyTorch на языке Python. Практика построена вокруг четырёх больших домашних заданий, в которых нужно не только применить готовые решения, но и реализовать ключевые компоненты «с нуля»: собственный аналог автоград-фреймворка, YOLO-подобный детектор, четыре семейства генеративных моделей и decoder-трансформер со стратегиями декодирования. Курс стоит выбрать тем, кто хочет перейти от использования готовых моделей к пониманию того, как они устроены изнутри, и научиться воспроизводить архитектуры по описанию из научных статей.