Практычны курс па ўводзінах у AI з нуля (глыбокае навучанне + Pytorch), абавязковыя асновы AI

Каталог курса:

1. Уводзіны ў курс
– Азнаёмцеся з зместам курса і мэтамі навучання.

2. Аналіз задач нейронных сетак
– Аналіз задач, якія павінны выконваць нейронныя сеткі, для закладання асновы навучання.

3. Разбор метадаў абнаўлення мадэлі
– Разбор метадаў і прынцыпаў абнаўлення мадэлі, авалоданне тэхнікамі аптымізацыі мадэлі.

4. Метады разліку функцыі страт
– Вывучэнне метадаў разліку функцыі страт, разуменне крытэрыяў ацэнкі эфектыўнасці мадэлі.

5. Разбор працэсу прамога распаўсюджвання
– Паглыблены аналіз працэсу і прынцыпаў прамога распаўсюджвання ў нейронных сетках.

6. Дэманстрацыя зваротнага распаўсюджвання
– Практычная дэманстрацыя працэсу зваротнага распаўсюджвання для паглыблення разумення і авалодання тэхнікамі.

7. Разбор архітэктуры нейроннай сеткі
– Дэталёвы аналіз агульнай архітэктуры нейроннай сеткі, высвятленне функцый і ролі кожнай часткі.

8. Візуалізацыя эфектыўнасці
– Выкарыстанне інструментаў візуалізацыі для аналізу эфектыўнасці нейроннай сеткі і аптымізацыі прадукцыйнасці мадэлі.

9. Роля колькасці нейронаў
– Даследаванне ўплыву колькасці нейронаў на эфектыўнасць мадэлі і аптымізацыя структуры сеткі.

10. Папярэдняя апрацоўка і dropout
– Вывучэнне папярэдняй апрацоўкі даных і тэхнікі dropout для павышэння здольнасці мадэлі да абагульнення.

11-25. Згорткавыя нейронныя сеткі і іх прымяненне
– Паэтапны аналіз прынцыпаў і прымянення згорткавых нейронных сетак для выканання задач апрацоўкі выяў.

26-32. Фрэймворк PyTorch і апрацоўка даных
– Паглыбленае вывучэнне фрэймворка PyTorch і метадаў апрацоўкі даных, стварэнне і навучанне мадэляў.

33-45. Навучанне мадэляў глыбокага навучання
– Вывучэнне працэсу і тэхнік навучання мадэляў глыбокага навучання для павышэння эфектыўнасці мадэлі.

46-60. Апрацоўка і навучанне на тэкставых даных
– Даследаванне метадаў апрацоўкі і навучання на тэкставых даных для прымянення ў задачах апрацоўкі натуральнай мовы.

61-69. Разгортванне мадэлі і сэрвіс
– Вывучэнне разгортвання мадэляў і апрацоўкі на серверы, рэалізацыя прымянення мадэляў у рэальных сцэнарыях.

70-76. Мадэлі візуальнага transformer
– Аналіз прынцыпаў і метадаў рэалізацыі мадэляў візуальнага transformer, прымяненне ў апрацоўцы выяў.

77. Адладка і практыка зыходнага кода праекта
– Дэманстрацыя працэсу адладкі зыходнага кода праекта, дапамога студэнтам у разуменні і прымяненні атрыманых ведаў.