Материалы для самостоятельного изучения по нейронным сетям

Список источников:

  1. Курс Deep Learning (семестр 1, весна 2022) продвинутый поток
  2. Курс Deep Learning, осень 2020 (продвинутый поток)
  3. Машинное обучение курс лекций К.В.Воронцов
  4. Быстрый старт в искусственный интеллект
  5. Andrej Karpathy blog
  6. cs231n - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Spring 2017)
  7. MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018
  8. MIT 6.S897 Machine Learning for Healthcare, Spring 2019
  9. Neural Network Full Course 2022 | SimpliLearn
  10. Deep Learning With TensorFlow | SimpliLearn
  11. Deep Learning course at NYU, Spring 2020
  12. Neural networks class - Université de Sherbrooke
  13. Deep Learning Course | NPTEL
  14. PyTorch Tutorials | Aladdin Persson
  15. Unconventional Neural Networks | sentdex
  16. Pytorch - Deep learning wia Python | sentdex
  17. Sentdex channel
  18. Deep Learning на пальцах 2019 от sim0nsays
  19. Открытый курс машинного обучения
  20. Курс нейронные сети и компьютерное зрение
  21. pyimagesearch dot com
  22. Документация по PyTorch
  23. Русская документация по Keras
  24. Нейронные сети для начинающих. Часть 1
  25. Нейронные сети для начинающих. Часть 2

Продвинутые темы:

  1. Машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект (machinelearningmastery.ru)
  2. Последние сети в Computer Vision
  3. The neural network zoo
  4. Архитектуры нейросетей
  5. ResNet (34, 50, 101): «остаточные» CNN для классификации изображений
  6. Эволюция нейросетей для распознавания изображений в Google: Inception-ResNet
  7. O'REILLY Chapter 4. Transfer Learning and Other Tricks
  8. O'REILLY Programming PyTorch for Deep Learning

 

Остались вопросы?

Если вы хотите получить консультацию или оставить комментарий, опубликуйте свой вопрос на нашем форуме.