Материалы для самостоятельного изучения по нейронным сетям

Список источников:

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