Загрузка страницы

Семинар. Основы PyTorch. Обучение нейронных сетей.

Занятие ведёт Дмитрий Садыков.

Материалы: https://drive.google.com/drive/folders/1A7ExyT4ntKf4kS0pqk3pmfmrCAdLG70t

---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.

За нашими новостями можно следить здесь:

Наш канал в TG: https://t.me/deep_learning_school_news
Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool

ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://mipt.ru/education/departments...
Проекты для школьников: https://mipt.ru/education/departments...
Магистратура: https://mipt.ru/education/departments...
Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": http://omscmipt.ru/
Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": http://digec.online/
Лаборатории ФПМИ: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/labs/

Видео Семинар. Основы PyTorch. Обучение нейронных сетей. канала Deep Learning School
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
21 октября 2020 г. 7:04:09
00:33:08
Другие видео канала
Семинар. Model Selection.Семинар. Model Selection.02.11.2019. Обучение нейронных сетей. Базовый и продвинутый потоки.02.11.2019. Обучение нейронных сетей. Базовый и продвинутый потоки.Семинар. Основы PyTorch. Работа с тензорами.Семинар. Основы PyTorch. Работа с тензорами.Введение в нейронные сети. Часть 3. Функции активации. Краткий обзор применений CNN и RNN.Введение в нейронные сети. Часть 3. Функции активации. Краткий обзор применений CNN и RNN.Вебинар. Ответы на вопросыВебинар. Ответы на вопросы1. Инструменты для DL, основы Python: семинар1. Инструменты для DL, основы Python: семинарЛекция 6. Autoencoders. Generative Models.Лекция 6. Autoencoders. Generative Models.Лекция Дмитрия Коробченко по Deep LearningЛекция Дмитрия Коробченко по Deep LearningМашинное обучение. Семинар 3. PyTorch. Logistic RegressionМашинное обучение. Семинар 3. PyTorch. Logistic Regression23. Распознавание речи (speech2text)23. Распознавание речи (speech2text)02.11.2019. Нейронные сети на PyTorch. Базовый и продвинутый потоки.02.11.2019. Нейронные сети на PyTorch. Базовый и продвинутый потоки.Семинар. Language ModelСеминар. Language Model1. Введение в ИИ и нейронные сети: лекция1. Введение в ИИ и нейронные сети: лекцияЛекция 1. Введение в машинное обучение.Лекция 1. Введение в машинное обучение.9. Подготовка данных для свёрточных нейросетей: семинар9. Подготовка данных для свёрточных нейросетей: семинарВведение в нейронные сети. Часть 1. История развития Deep Learning.Введение в нейронные сети. Часть 1. История развития Deep Learning.Линейная алгебра для Data Science. Часть 1. ВекторыЛинейная алгебра для Data Science. Часть 1. ВекторыКАК НАКОНЕЦ НАЧАТЬ ЗАНИМАТЬСЯ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ? FAST AI+PYTORCH (Сотов Алексей)КАК НАКОНЕЦ НАЧАТЬ ЗАНИМАТЬСЯ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ? FAST AI+PYTORCH (Сотов Алексей)Лекция: обработка аудиосигналов, часть 2 (16.05.2020)Лекция: обработка аудиосигналов, часть 2 (16.05.2020)
Яндекс.Метрика