Аннотация:
В миникурсе студенты познакомятся с глубоким обучением — самой популярной на сегодняшний день областью машинного обучения. Будут разобраны базовые понятия глубокого обучения, а в частности: классификация задач, задача обучения с учителем и сведение её к задаче оптимизации. На примере многослойного перцептрона будет рассказано что из себя представляет искусственная нейронная сеть, как они устроены, какие задачи решают, как они обучаются (будет на простом примере объяснён алгоритм обратного распространения ошибки) и чем они лучше классических алгоритмов машинного обучения. Также будет введено понятие дискретной двумерной свертки и на примерах разобраны сверточные нейронные сети.

Лектор: Антон Дмитриевич Лукьянов, ЯрГУ.

1-я лекция: суббота 14 ноября 09:00-10:30, ауд. 419.
2-я лекция: понедельник 16 ноября 15:00-16:30, ауд. 419.

Этот миникурс пройдет в рамках учебной программы «Современные приложения элементарной математики», состоящей из серии миникурсов, по каждому из которых будет проведено письменное тестирование. Время проведения тестирования будет объявлено дополнительно.

Объявлен конкурс для студентов по прохождению этой учебной программы.
Победители конкурса будут награждены грантами Центра интегрируемых систем. Присуждение грантов планируется в декабре 2020 года. Также победители получат информацию о возможностях дополнительного образования и научной работы.