Перейти к основному содержанию
Боковая панель
Поиск курса
Закрыть
Поиск курса
Изменить данные поисковой строки
Русский (ru)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Вход
Нейронні системи і мережі
Поиск курса
Закрыть
Поиск курса
Изменить данные поисковой строки
Вибір дисциплін
Свернуть
Развернуть
Вибір дисциплін
Свернуть
Развернуть
Обрати дисципліни
Статистика вибору дисциплін ВМУ
Результати вибору дисциплін
Открыть оглавление курса
Открыть боковую панель
Главная
Курсы
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра програмної інженерії
Нейронні системи і мережі
Общее
Силабус, інф. про викладача, опис курсу
Силабус, інф. про викладача, опис курсу
Требуемые условия завершения
Нажмите на ссылку
sillabusNeuralNetworks.pdf
, чтобы просмотреть файл.
Предыдущий акт. элемент
Посилання до інформаційних ресірсів, які студент має використовувати у навчальному процесі
Следующий акт. элемент
Згорткові нейронні мережі. Coursera
Перейти на...
Перейти на...
Новини
Презентація навчальної дисципліни
Система накопичення балів
Силабус
Критерії оцінювання
Посилання до інформаційних ресірсів, які студент має використовувати у навчальному процесі
Згорткові нейронні мережі. Coursera
Нейронні мережі та глибинне навчання. Coursera
Налаштування параметрів нейронних мереж. Coursera
Singh A. Hands-On Python Deep Learning for the Web
Математика машинного навчання коротко
Візуалізація нейронної мережі
Програмування Python для інженерів та науковців
Web3schoo Python
Лекція 1. Нейронні мережі
Конспект. Лекція 1
Лабораторна робота №1. Багатошаровий перцептрон класифікації та регресії
Презентація №1. Глибинні нейронні мережі прямого поширення сигналу
Презентація №2. Навчання нейронних мереж
Презентація №2. Навчання нейронних мереж
Лекція 2. Навчання нейронних мереж
Коментар до Л.р. №1
Коментар до Л.р. №1
Приклад затухаючого градієнта
Конспект. Згорткові мережі
Презентація №3. Згорткові нейронні мережі
Лабораторна робота №2. Обробка зображень. Згорткові нейромережі
Коментар до Л.р. 2
Метод крос-валідації
Презентація №4. Комп'ютерний зір
Презентація. Ансамблеве навчання
Лабораторна робота №3. Перенесення навчання
Лекція. Ансамблеве навчання. Переніс навчання
Коментар до Л.р. №3
Конспект. Згорткові мережі
Classification report
Лабораторная робота №4. Генерування зображень
Презентація. Генеративні мережі
Лекція. Генеративні нейромережі
Приклад GAN
Презентація. Рекурентні нейронні мережі
Лекція. Рекурентні нейронні мережі
LSTM нейронні мережі
Лекція. LSTM мережі
Лабораторна робота №5. Прогнозування часових рядів
Конспект. Часові ради
Лекція. Обробка текстових даних
Презентація. Обробка текстових даних
Лабораторна робота №6. Обробка текстових даних
Приклад обробки аудіо даних
Лекція. Обробка аудіо даних
Лекція №12. Налаштування параметрів нейронних мереж
Екзамен теорія
Екзамен практика