Введение в нейронные сети и глубокое обучение

В рамках курса студенты познакомятся с основными теоретическими принципами, лежащими в основе построения нейросетевых моделей. Большая часть курса будет посвящена практическому применению основных актуальных сетевых архитектур. В ходе занятий будут изучаться основные фреймворки для обучения (Pytorch, Keras). После изучения основных классов архитектур и способов настройки обучения, будет разобрано использование этих архитектур для решения задач обработки одномерных сигналов, компьютерного зрения и обработки текстового языка. Курс рассчитан на студентов, которые ранее не были знакомы с нейронными сетями, однако, предполагает наличие навыков программирования в python, базовые знания по математике и статистике.