${message}

${message}

Курс дает фундаментальные практические знания в области глубокого обучения. На различных примерах будут разбираться особенности работы и обучения глубоких нейронных сетей, а также обсуждаться различные реализации архитектур как сверточных так и рекуррентных глубоких нейронных сетей. 

Основные темы курса:

  • Передача обучения для классификации изображений;

  • Интерпретация поведения сети;

  • Создание нейронной сети;

  • Обучение сети;

  • Повышение производительности сети;

  • Выполнение регрессии изображения;

  • Детектирование объекта на изображении;

  • Рекуррентные сети;

  • Введение в генерацию С и CUDA кода.

Предварительная подготовка:

Необходимо знание MATLAB на уровне MLBE

Продолжительность - 2 дня.

Программа курса

День 1

Модуль 1. Передача обучения для классификации изображений.

  • Предобученные сети;
  • Предобработка изображений;
  • Управление базой данных изображений;
  • Передача обучения.

Модуль 2. Интерпретация поведения сети.

  • Активации в глубоких сверточных сетях;
  • Извлечение характеристик;
  • Машинное обучение.

Модуль 3. Создание нейронной сети.

  • Создание и сборка слоев;
  • 2-D свертка;
  • Просмотри и использование фильтров.

Модуль 4. Обучение сети.

  • Обучение сети;
  • Мониторинг процесса обучения;
  • Валидация.


День 2

Модуль 5. Повышение производительности сети.

  • Настройка опций обучения;
  • Аугментация изображений;
  • Направленный ациклический граф.

Модуль 6. Выполнение регрессии изображения.

  • Регрессия изображений;
  • Передача обучения для регрессии;
  • Оценка регрессионной сети.

Модуль 7. Детектирование объекта на изображении.

  • Выделение региона для детектирования объекта;
  • Выделение регионов на основе сверточных нейронных сетей;
  • Использование R-CNN.


Дополнительно (по запросу)

Модуль 8. Рекуррентные сети.

  • Архитектура LSTM нейрона;
  • Слои рекуррентных сетей;
  • Настройка LSTM сети;
  • Обработки текста;
  • Обработка звука.

Модуль 9. Введение в генерацию кода. 

  • Генерация C/C++ кода;
  • Генерация GPU кода;
  • Генерация кода для глубоких сетей на различные целевые платформы.

Задать вопрос