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