Delivered at:: School of Computer Engineering

Course type:: Compulsory course

When:: 2 year, 1, 2 module

Instructor

Четверина Ольга Александровна

Полная версия программы учебной 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

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

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

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

Экзамен
Письменный зачет

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
0.5 * Письменный зачет + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Романова Ирина Ивановна
Нейман-заде Мурад Искендер-оглы

Master’s Programme 'Computer Systems and Networks'

Contacts

Neural Networks: Tasks and Computation

Instructor

Программа дисциплины