Введение в глубокое обучение

  • Цель курса - представить математические, статистические и вычислительные задачи построения стабильных представлений для высокоразмерных данных, таких как изображения, текст и данные. Студенты будут углубляться в отдельные темы глубокого обучения, обсуждая последние модели как из контролируемого, так и из не контролируемого обучения. Особое внимание будет уделено конволюционной архитектуре, обучению инвариантности, неконтролируемому обучению и неконфликтной оптимизации. Темы включают в себя: нейронные модели (например, конволюционные нейронные сети, повторяющиеся нейронные сети), вероятностные графические модели (например, байесовские сети, марковские модели).
  • Кредитов 5
  • Селективная дисциплина
  • Год обучения 4
Top