Нейронні мережі (Куд ...

Indice degli argomenti

• Introduzione
  

  Introduzione

  Лекційні заняття: доцент кафедри програмної інженерії Кудін Олексій Володимирович

  e-mail: alexkudin@znu.edu.ua
  

  Join Zoom Meeting

  https://us04web.zoom.us/j/9971262369?pwd=KbnZh7gVBfvt9ukRYJuiYTeohyuLVj.1

  Meeting ID: 997 126 2369
  

  Passcode: KdNF4T

  
  

  
  

  Лабораторні заняття: PhD, доцент кафедри програмної інженерії Столярова Анастасія Валеріївна
  e-mail: st_av991@ukr.net
  тел.: +38 (050) 104 86 16
  Інші засоби зв'язку: Telegram (приватні повідомлення починати з номеру Вашої групи, прізвища та імені), Moodle (приватні повідомлення). 
  Лабораторні заняття з курсу «Нейронні мережі» відбуватимуться на базі платформи Zoom згідно розкладу.
  URL для підключення:
  https://zoom.us/j/5067593115?pwd=Y3g5VlppUllhU0ExMTk0ZUVlSGVuUT09
  Ідентифікатор конференції: 506 759 3115
  Код доступу: 721972
  Вхід після прийняття учасника організатором.
  

  
  

  Поняття штучного нейрону, основні моделі штучних нейронів. Топологія нейронних мереж. Одношаровий перцептрон, багатошаровий перцептрон. Алгоритми навчання нейронних мереж, алгоритм зворотного поширення помилки. Функції активації. Самоорганізаційні карти Когонена. Рекурентні нейронні мережі. Засоби мови програмування Python побудови нейронних мереж: бібліотеки sklearn, keras.
  

  • Новини Forum
  • Силабус, інформація про автора дисципліни та викладачів, які проводять навчальні заняття
    

  • Силабус, інф. про викладача, опис курсу File
  • Машинне навчання. Prometheus URL
  • Нейронні мережі та глибинне навчання. Coursera URL
  • Згорткові нейронні мережі. Coursera URL
  • Налаштування параметрів нейронних мереж. Coursera URL
  • Singh A. Hands-On Python Deep Learning for the Web File
  • Візуалізація нейронної мережі URL
  • Математика машинного навчання коротко URL
  • Програмування Python для інженерів та науковців File
• Модуль 1
  

  Модуль 1

  • Лабораторна робота №1. Багатошаровий перцептрон класифікації та регресії Compito

    Розроблену мережу протестувати на наборі даних MNIST 

    https://github.com/MrDataScience/tutorials/blob/master/Data/MNIST/How%20To%20Import%20The%20MNIST%20Dataset%20Using%20Tensorflow.ipynb
    

  • Презентація №1. Глибинні нейронні мережі прямого поширення сигналу URL
  • Презентація №2. Навчання нейронних мереж URL
  • Лекція 1. Нейронні мережі URL
  • Лекція 2. Навчання нейронних мереж URL
  • Презентація 2. Навчання нейронних мереж File
  • Коментарі до Л.р. №1 URL
  • Коментар до Л.р. №1 URL
• Модуль №2
  

  Модуль №2

  • Презентація №3. Згорткові нейронні мережі URL
  • Лабораторна робота №2. Обробка зображень. Згорткові нейромережі Compito
  • Презентація №4. Комп'ютерний зір URL
  • Коментар до Л.р. №2 URL
  • Метод кросвалідації URL
  • Приклад врахування незбалансованих даних URL
• Модуль №3
  

  Модуль №3

  • Презентація №5. Ансамблеве навчання URL
  • Лабораторна робота №3. Перенесення навчання Compito
  • Лекція. Ансамблеве навчання. Переніс навчання URL
  • Коментар до Л.р. №3 URL
• Модуль №4
  

  Модуль №4

  • Лабораторная робота №4. Генерування зображень Compito

    Приклад для завдання 2
    https://www.kaggle.com/code/ibtesama/generative-adversarial-networks-demystified
    
    https://www.kaggle.com/code/pooyadanandeh/gan-on-cifar10
    
  • Презентація №6. Генеративні мережі URL
  • Лекція. Генеративні нейромережі URL
• Модуль №5
  

  Модуль №5

  • Презентація. Рекурентні нейронні мережі URL
  • Лекція. Рекурентні нейронні мережі URL
  • Презентація. LSTM нейронні мережі URL
  • Лекція. LSTM мережі URL
  • Лабораторна робота №5. Прогнозування часових рядів Compito
• Модуль №6
  

  Модуль №6

  • Презентація. Обробка текстових даних URL
  • Лекція. Обробка текстових даних URL
  • Лабораторна робота №6. Обробка текстових даних Compito

    https://docs.google.com/document/d/17ovjHh-SjPt_awcn3KgMP8y4Hqa6eldyo9fL1ZeMoc4/edit?usp=sharing
    

• Модуль №7
  

  Модуль №7

  • Лекція. Обробка аудіо даних URL
  • Приклад обробки аудіо даних URL
• Модуль №8
  

  Модуль №8

  • Лекція №12. Налаштування параметрів нейронних мереж Lezione
• Індивідуальне завдання
  

  Індивідуальне завдання
• Підсумковий контроль
  

  Підсумковий контроль

  • Екзамен теорія Quiz
  • Екзамен практика Quiz