Материалы для самостоятельного изучения по нейронным сетям

Список источников:

  1. Deep Learning School
  2. Курс Deep Learning (семестр 1, весна 2023) продвинутый поток
  3. Курс Deep Learning (семестр 2, весна 2023) продвинутый поток
  4. Обучение Machine Learning c НУЛЯ
  5. Машинное обучение курс лекций К.В.Воронцов
  6. Deep Learning на пальцах 2019 от sim0nsays
  7. Открытый курс машинного обучения
  8. Курс нейронные сети и компьютерное зрение
  9. pyimagesearch dot com
  10. Документация по PyTorch
  11. Русская документация по Keras
  12. Нейронные сети для начинающих. Часть 1
  13. Нейронные сети для начинающих. Часть 2
  14. Andrej Karpathy blog
  15. cs231n - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Spring 2017)
  16. MIT 18.065 Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning, Spring 2018
  17. MIT 6.S897 Machine Learning for Healthcare, Spring 2019
  18. Neural Network Full Course 2022 | SimpliLearn
  19. Deep Learning With TensorFlow | SimpliLearn
  20. Deep Learning course at NYU, Spring 2020
  21. Neural networks class - Université de Sherbrooke
  22. Deep Learning Course | NPTEL
  23. PyTorch Tutorials | Aladdin Persson
  24. Unconventional Neural Networks | sentdex
  25. Pytorch - Deep learning wia Python | sentdex
  26. Sentdex channel

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