Цели и задачи дисциплины
Цель дисциплины – познакомить студентов с теорией и практикой глубокого обучения нейронных сетей. В данной дисциплине рассматривается процесс создания и применения нейронных сетей. В первую очередь ставится цель объяснить основополагающие теоретические идеи и практические приёмы, использующиеся при обучении различных нейросетевых моделей. Материал фокусируется как на алгоритмах, лежащих в основе обучения нейронных сетей, так и на практическом применении полученных знаний.
Задачи дисциплины:
-изучение теоретических основ искусственных нейронных сетей;
-знакомство с современными архитектурами нейронных сетей;
-формирование умений и навыков решения практических задач с применением глубокого обучения.
Краткое содержание дисциплины
В данной дисциплине изучаются: глубокие нейронные сети (полносвязные нейронные сети, сверточные нейронный сети, рекуррентные нейронные сети); оптимизация в обучении глубоких моделей; контроль качества обучения, нормализация и регуляризация, дропаут и нормализация по мини-батчам; основные приемы обработки естественного языка; перенос обучения (transfer learning) глубоких нейронных сетей.