Лекции Deep Learning

Лекция 1. Введение в глубокое обучение

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.

— Метод ZeroPadding.