Zum Hauptinhalt
Side panel
Course search
Schließen
Course search
Toggle search input
Deutsch (de_old)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Log in
Нейронні системи і мережі
Course search
Schließen
Course search
Toggle search input
Вибір дисциплін
Einklappen
Ausklappen
Вибір дисциплін
Einklappen
Ausklappen
Обрати дисципліни
Статистика вибору дисциплін ВМУ
Результати вибору дисциплін
Open course index
Open block drawer
Home
Kurse
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра програмної інженерії
Нейронні системи і мережі
Змістовий модуль 2
Метод крос-валідації
Метод крос-валідації
Abschlussbedingungen
Klicken Sie auf '
Метод крос-валідації
', um die Ressource zu öffnen
Previous activity
Коментар до Л.р. 2
Next activity
Презентація №4. Комп'ютерний зір
Direkt zu:
Direkt zu:
Новини
Презентація навчальної дисципліни
Система накопичення балів
Силабус
Критерії оцінювання
Посилання до інформаційних ресірсів, які студент має використовувати у навчальному процесі
Силабус, інф. про викладача, опис курсу
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
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