Первая лекция курса «Deep Learning» на тему «Введение в глубокое обучение». В рамках лекции рассмотрены следующие вопросы:
— Где применяется глубокое обучение?
— Почему появление таких алгоритмов стало возможным?
— Чем это принципиально отличается от неглубокого машинного обучения?
Лекция 2. Многослойный персептрон
Лекция посвящена базовой архитектуре – многослойному персептрону. Рассмотрены следующие вопросы:
— Нейрон: входы, веса, смещение, активация, функция активации.
— Архитектура: многослойный персептрон.
— Нотация.
Лекция 3. Обратное распространение
В рамках лекции рассмотрен метод обратного распространения – главный алгоритм обучения в AI – эффективный способ вычисления градиента целевой функции по обучаемым параметрам многослойного персептрона. Все формулы даны с выводом. Это не очень веселый контент, но очень важный. 🙂
Лекция 4. Введение в сверточные нейронные сети
Лекция посвящена главному методу современного компьютерного зрения – сверточным нейронным сетям. Рассмотрены следующие вопросы:
— Что такое свертка?
— Чем нейрон сверточного слоя отличается от нейрона полносвязного слоя?
— В чем преимущества сверточных слоев?
— Параметры сверточного слоя: размер сверточных фильтров, количество фильтров, страйд.