Спецкурс «Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение»
1. Введение в предмет. История. Свет и цвет
2. Основы обработки изображений
3. Особые точки. Сопоставление изображений
4. Введение в машинное обучение
5. Классификация изображений
6. Свёрточные нейросети. Часть 1
7. Свёрточные нейросети. Часть 2
8. Свёрточные нейросети. Часть 3. Базовые архитектуры и применения для распознавания лиц
Ссылка на плейлист:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLDCK7Cej1W40jUpJDrDA3j3Tad9MA_4Px
1. Введение в предмет. История. Свет и цвет
2. Основы обработки изображений
3. Особые точки. Сопоставление изображений
4. Введение в машинное обучение
5. Классификация изображений
6. Свёрточные нейросети. Часть 1
7. Свёрточные нейросети. Часть 2
8. Свёрточные нейросети. Часть 3. Базовые архитектуры и применения для распознавания лиц
Ссылка на плейлист:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLDCK7Cej1W40jUpJDrDA3j3Tad9MA_4Px
YouTube
Спецкурс "Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение
Share your videos with friends, family, and the world
7 трюков для глубокого обучения, о которых вы не знали
Неочевидные приемы для глубокого обучения, сокращающие время выполнения моделей и повышающие точность их результатов. Код прилагается.
https://proglib.io/p/deep-learning-tricks/
Неочевидные приемы для глубокого обучения, сокращающие время выполнения моделей и повышающие точность их результатов. Код прилагается.
https://proglib.io/p/deep-learning-tricks/
Библиотека программиста
7 трюков для глубокого обучения, о которых вы не знали
Неочевидные приемы для глубокого обучения, сокращающие время выполнения моделей и повышающие точность их результатов. Код прилагается.
Капсульные сети
Британский информатик, один из отцов-основателей современного метода распознавания изображений — Джеффри Хинтон — опубликовал два исследования, в которых предлагает использовать для распознавания изображений новый вид нейронных сетей.
О том, что такое капсульные сети и для чего они нужны, читайте в нашей статье: https://proglib.io/p/capsule-networks/
Более подробная информация представлена в данных видеоуроках. Сперва познакомимся с тем, как работают сверточные сети: https://www.youtube.com/watch?v=FmpDIaiMIeA
А затем разберем капсульные сети (теория и практика): https://www.youtube.com/watch?v=VKoLGnq15RM
Британский информатик, один из отцов-основателей современного метода распознавания изображений — Джеффри Хинтон — опубликовал два исследования, в которых предлагает использовать для распознавания изображений новый вид нейронных сетей.
О том, что такое капсульные сети и для чего они нужны, читайте в нашей статье: https://proglib.io/p/capsule-networks/
Более подробная информация представлена в данных видеоуроках. Сперва познакомимся с тем, как работают сверточные сети: https://www.youtube.com/watch?v=FmpDIaiMIeA
А затем разберем капсульные сети (теория и практика): https://www.youtube.com/watch?v=VKoLGnq15RM
Библиотека программиста
Капсульные сети встряхивают AI: вот как их использовать
Если вы изучаете ИИ, возможно, вы также слышали о появлении такого революционного явления, как капсульные сети. Начните их использовать уже сегодня!
Учебный план освоения глубокого обучения и нейросетей за 6 недель
Глубокое обучение — темная магия наших дней, невероятно мощная и доступная практически всем, а не только таким гигантам, как Google, Amazon или Tesla.
План освоения глубокого обучения на базе открытых источников крупных университетов, статей и видеороликов специалистов анализа данных.
https://proglib.io/p/deep-learning-in-6-weeks/
Глубокое обучение — темная магия наших дней, невероятно мощная и доступная практически всем, а не только таким гигантам, как Google, Amazon или Tesla.
План освоения глубокого обучения на базе открытых источников крупных университетов, статей и видеороликов специалистов анализа данных.
https://proglib.io/p/deep-learning-in-6-weeks/
Библиотека программиста
Учебный план освоения глубокого обучения и нейросетей за 6 недель
План освоения глубокого обучения на базе открытых источников крупных университетов, статей и видеороликов специалистов анализа данных.
Лекции по нейронным сетям
1. Введение в нейронные сети.
2. Машинное обучение в эпоху больших данных.
3. Перцептрон и однослойные сети.
4. Backpropagation. Многослойные нейронные сети.
5. Введение в свёрточные сети.
6. Современные CNN архитектуры.
7. Задачи детектирования и сегментации
8. Введение в RNN
9. Embeddings and data representation
Ссылка на плейлист с лекциями:
https://www.youtube.com/watch?v=23zhVwjrdU8&list=PL0Ks75aof3Th2vlYGtvL92YN7S_2bux1S
1. Введение в нейронные сети.
2. Машинное обучение в эпоху больших данных.
3. Перцептрон и однослойные сети.
4. Backpropagation. Многослойные нейронные сети.
5. Введение в свёрточные сети.
6. Современные CNN архитектуры.
7. Задачи детектирования и сегментации
8. Введение в RNN
9. Embeddings and data representation
Ссылка на плейлист с лекциями:
https://www.youtube.com/watch?v=23zhVwjrdU8&list=PL0Ks75aof3Th2vlYGtvL92YN7S_2bux1S
YouTube
Лекция 1. Введение в нейронные сети.
НОВАЯ ВЕРСИЯ ЭТОЙ ЛЕКЦИИ: https://www.youtube.com/watch?v=RviskFqwF3M
Самый понятный видеокурс о том, как работают нейросети
Нейронные сети произвели фурор в IT, и интерес к ним не угасает. Эта подборка видеолекций внесёт ясность в понимание процессов нейросети.
https://proglib.io/p/clear-neural-networks/
Нейронные сети произвели фурор в IT, и интерес к ним не угасает. Эта подборка видеолекций внесёт ясность в понимание процессов нейросети.
https://proglib.io/p/clear-neural-networks/
Библиотека программиста
Самый понятный видеокурс о том, как работают нейросети
Нейронные сети произвели фурор в IT, и интерес к ним не угасает. Эта подборка видеолекций внесёт ясность в понимание процессов нейросети.
Машинное обучение
1. Задачи на графах в теории кодирования
2. SAT-солверы
3. Тензоры и глубокое обучение
4. Математические методы на примерах рекламных технологий и задач
5. Почти асинхронные вычисления
6. Мультимодальная кластеризация для анализа данных
7. Что же делает AlphaGo? Глубокое обучение с подкреплением
8. Порождение и обработка изображений
9. Открытые проблемы в глубинном обучении: байесовское решение
10. Внедрение программно определяемых сетей (SDN)
11. Комбинаторные задачи оптимизации для классификации сетевых пакетов
12. Соответствия Галуа
13. Современные подходы к построению диалоговых систем
Ссылка на плейлист:
https://www.youtube.com/watch?v=1fvcyk9_x68&list=PL-_cKNuVAYAVwvhnk-6V22MvKDWNrkXDJ
1. Задачи на графах в теории кодирования
2. SAT-солверы
3. Тензоры и глубокое обучение
4. Математические методы на примерах рекламных технологий и задач
5. Почти асинхронные вычисления
6. Мультимодальная кластеризация для анализа данных
7. Что же делает AlphaGo? Глубокое обучение с подкреплением
8. Порождение и обработка изображений
9. Открытые проблемы в глубинном обучении: байесовское решение
10. Внедрение программно определяемых сетей (SDN)
11. Комбинаторные задачи оптимизации для классификации сетевых пакетов
12. Соответствия Галуа
13. Современные подходы к построению диалоговых систем
Ссылка на плейлист:
https://www.youtube.com/watch?v=1fvcyk9_x68&list=PL-_cKNuVAYAVwvhnk-6V22MvKDWNrkXDJ
YouTube
Задачи на графах в теории кодирования | Василий Усатюк | Лекториум
Задачи на графах в теории кодирования | Конференция: Машинное обучение и анализ алгоритмов| Лектор: Василий Усатюк| Организатор: CSClub
Смотрите это видео на Лекториуме: https://www.lektorium.tv/ZgK
Другие лекции конференции «Машинное обучение и анализ…
Смотрите это видео на Лекториуме: https://www.lektorium.tv/ZgK
Другие лекции конференции «Машинное обучение и анализ…
👍1
Искусственный интеллект и рост вычислительных мощностей
Кратко рассмотрен анализ компании OpenAI относительно основных закономерностей роста вычислительных мощностей в области ИИ.
https://proglib.io/p/ai-and-compute/
Кратко рассмотрен анализ компании OpenAI относительно основных закономерностей роста вычислительных мощностей в области ИИ.
https://proglib.io/p/ai-and-compute/
Библиотека программиста
Искусственный интеллект и рост вычислительных мощностей
Кратко рассмотрен анализ компании OpenAI относительно основных закономерностей роста вычислительных мощностей в области ИИ.
Машинное обучение, которое ускорит сайт
В статье приведена реальная проблема некоторых сайтов и ее решение с использованием machine learning.
https://proglib.io/p/fast-machine-learning/
В статье приведена реальная проблема некоторых сайтов и ее решение с использованием machine learning.
https://proglib.io/p/fast-machine-learning/
Библиотека программиста
Машинное обучение, которое ускорит сайт
Машинное обучение, доступное каждому! В статье приведена реальная проблема некоторых сайтов и ее решение с использованием machine learning.
Github библиотека со множеством примеров нейросетей
https://github.com/leriomaggio/deep-learning-keras-tensorflow
https://github.com/leriomaggio/deep-learning-keras-tensorflow
GitHub
GitHub - leriomaggio/deep-learning-keras-tensorflow: Introduction to Deep Neural Networks with Keras and Tensorflow
Introduction to Deep Neural Networks with Keras and Tensorflow - leriomaggio/deep-learning-keras-tensorflow
Очный курс для всех, кто хочет разобраться в машинном обучении → «Практический Machine Learning» (https://bit.ly/2yNa0ow) от SkillFactory
Cтартует курс по машинному обучению от SkillFactory. Длительность курса - 1,5 месяца. Занятия будут проходить в Москве.
На курсе вы получите практические знания по применению машинного обучения в бизнесе. И сможете начать карьеру как Data Scientist.
Программа курса:
1️⃣ Работа с языком Python
2️⃣ Применение различных алгоритмов машинного обучения: классификация, регрессии, работа с данными, текстами и другими моделями.
3️⃣ Создание http api-модели. Автоматическое переобучения модели и мониторинг результатов.
4️⃣ Выпускной хакатон. Командная работа.
Записаться на курс и получить полную программу можно по ссылке → https://bit.ly/2yNa0ow
Cтартует курс по машинному обучению от SkillFactory. Длительность курса - 1,5 месяца. Занятия будут проходить в Москве.
На курсе вы получите практические знания по применению машинного обучения в бизнесе. И сможете начать карьеру как Data Scientist.
Программа курса:
1️⃣ Работа с языком Python
2️⃣ Применение различных алгоритмов машинного обучения: классификация, регрессии, работа с данными, текстами и другими моделями.
3️⃣ Создание http api-модели. Автоматическое переобучения модели и мониторинг результатов.
4️⃣ Выпускной хакатон. Командная работа.
Записаться на курс и получить полную программу можно по ссылке → https://bit.ly/2yNa0ow
Анализ данных на Python в примерах и задачах
1. Описательные статистики. Квантили, квартили. Гистограммы. Ядерные оценки плотности.
2. Описательные статистики. Ящики с усами. Выбросы. Медиана и среднее арифметическое как типичные наблюдения.
3. Иерархический кластерный анализ. Кластер, расстояния между объектами, расстояния между кластерами.
4. Метод к-средних. Примеры.
5. Проверка статистических гипотез). Гипотезы согласия, однородности, независимости, гипотезы о параметрах распределения.
6. Проверка статистических гипотез (процедуры Python).
7. A/B тестирование. Тест для пропорций.
8. Линейный регрессионный анализ. Модель, интерпретация оценок коэффициентов, множественный коэффициент детерминации.
9. Прогнозирование на основе регрессионной модели с сезонными индикаторными (фиктивными, структурными) переменными.
Лекции доступны по ссылке:
https://vk.com/videos288422991?section=album_7
1. Описательные статистики. Квантили, квартили. Гистограммы. Ядерные оценки плотности.
2. Описательные статистики. Ящики с усами. Выбросы. Медиана и среднее арифметическое как типичные наблюдения.
3. Иерархический кластерный анализ. Кластер, расстояния между объектами, расстояния между кластерами.
4. Метод к-средних. Примеры.
5. Проверка статистических гипотез). Гипотезы согласия, однородности, независимости, гипотезы о параметрах распределения.
6. Проверка статистических гипотез (процедуры Python).
7. A/B тестирование. Тест для пропорций.
8. Линейный регрессионный анализ. Модель, интерпретация оценок коэффициентов, множественный коэффициент детерминации.
9. Прогнозирование на основе регрессионной модели с сезонными индикаторными (фиктивными, структурными) переменными.
Лекции доступны по ссылке:
https://vk.com/videos288422991?section=album_7
FeatureSelector: отбор признаков для машинного обучения на Python
Поиск и отбор признаков в исходных данных является важнейшим этапом обучения. Рассмотрим 5 методов выборки и один удобный инструмент.
https://proglib.io/p/feature-selector/
Поиск и отбор признаков в исходных данных является важнейшим этапом обучения. Рассмотрим 5 методов выборки и один удобный инструмент.
https://proglib.io/p/feature-selector/
Библиотека программиста
FeatureSelector: отбор признаков для машинного обучения на Python
Поиск и отбор признаков в исходных данных является важнейшим этапом обучения. Рассмотрим 5 методов выборки и один удобный инструмент.
Нейронные сети — мощный и многофункциональный инструмент, который применим в любой современной отрасли.
В лекциях представлены основные алгоритмы, задачи и методы, которые помогут лучше понять нейронные сети.
https://proglib.io/p/plain-neural-networks/
В лекциях представлены основные алгоритмы, задачи и методы, которые помогут лучше понять нейронные сети.
https://proglib.io/p/plain-neural-networks/
Библиотека программиста
Нейронные сети: наиболее полные и понятные видеолекции
Нейронные сети – мощный и многофункциональный инструмент, который применим в любой современной отрасли. Рассмотрим базовые понятия.
Вероятностный язык построения моделей машинного обучения
1. Байесовский подход к теории вероятностей. Байесовские рассуждения. Понятие о графических моделях.
2. Сопряженные распределения. Экспоненциальный класс распределений. Аналитический байесовский вывод.
3. Задача выбора модели в машинном обучении. Принцип наибольшей обоснованности.
4. Использование байесовского выбора модели в обобщенных линейных моделях регрессии и классификации.
5. ЕМ-алгоритм. Вариационный байесовский вывод. Примеры использования.
6. Латентное размещение Дирихле. Байесовская смесь гауссиан. Байесовский метод главных компонент.
7. Байесовские и марковские сети. Основные задачи и методы вывода в графических моделях.
8. Обучение графических моделей. Структурный метод опорных векторов.
Ссылка на плейлист:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLlb7e2G7aSpR8mbaShVBods-hGaFGifkl
1. Байесовский подход к теории вероятностей. Байесовские рассуждения. Понятие о графических моделях.
2. Сопряженные распределения. Экспоненциальный класс распределений. Аналитический байесовский вывод.
3. Задача выбора модели в машинном обучении. Принцип наибольшей обоснованности.
4. Использование байесовского выбора модели в обобщенных линейных моделях регрессии и классификации.
5. ЕМ-алгоритм. Вариационный байесовский вывод. Примеры использования.
6. Латентное размещение Дирихле. Байесовская смесь гауссиан. Байесовский метод главных компонент.
7. Байесовские и марковские сети. Основные задачи и методы вывода в графических моделях.
8. Обучение графических моделей. Структурный метод опорных векторов.
Ссылка на плейлист:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLlb7e2G7aSpR8mbaShVBods-hGaFGifkl
Подборка материалов по нейронным сетям с нашего сайта
Импульсные нейронные сети: мозг в компьютере
https://proglib.io/p/spiking-neural-networks/
Самый понятный видеокурс о том, как работают нейросети
https://proglib.io/p/clear-neural-networks/
Капсульные сети встряхивают AI: вот как их использовать
https://proglib.io/p/capsule-networks/
Учебный план освоения глубокого обучения и нейросетей за 6 недель
https://proglib.io/p/deep-learning-in-6-weeks/
Импульсные нейронные сети: мозг в компьютере
https://proglib.io/p/spiking-neural-networks/
Самый понятный видеокурс о том, как работают нейросети
https://proglib.io/p/clear-neural-networks/
Капсульные сети встряхивают AI: вот как их использовать
https://proglib.io/p/capsule-networks/
Учебный план освоения глубокого обучения и нейросетей за 6 недель
https://proglib.io/p/deep-learning-in-6-weeks/
Библиотека программиста
Импульсные нейронные сети: мозг в компьютере
Рассмотрим импульсные нейронные сети: особенности, перспективы и преимущества, благодаря которым успешно вытесняется 2-е поколение.
TensorFlow.js: машинное обучение на JavaScript с доставкой в браузер
Для обучения модели обычно как разработчику, так и конечному потребителю моделей машинного обучения, требуется установка соответствующих библиотек. Однако в TensorFlow.js интерфейсом является браузер, поэтому при подключении скриптового файла исчезает необходимость в установке библиотек и отслеживании зависимостей, все «доставляется на дом».
https://proglib.io/p/tensorflow-js/
Для обучения модели обычно как разработчику, так и конечному потребителю моделей машинного обучения, требуется установка соответствующих библиотек. Однако в TensorFlow.js интерфейсом является браузер, поэтому при подключении скриптового файла исчезает необходимость в установке библиотек и отслеживании зависимостей, все «доставляется на дом».
https://proglib.io/p/tensorflow-js/
Библиотека программиста
TensorFlow.js: машинное обучение на JavaScript с доставкой в браузер
Кратко рассмотрены основные особенности недавно вышедшей JavaScript-версии популярного фреймворка машинного обучения от Google – TensorFlow.js.
Анализ данных и Deep Learning
1. Примеры применения анализа данных, стандартные задачи и методы
2. Методы решения задачи классификации и регрессии
3. Кластеризация
4. Преобразование признаков
5. Введение в Text Mining
6. Введение в Deep Learning
7. Deep Learning for Data with Sequence Structure
8. Рекомендательные системы
9. Прогнозирование временных рядов
Ссылка на YouTube канал с видео: https://www.youtube.com/channel/UCop3CelRVvrchG5lsPyxvHg/videos
1. Примеры применения анализа данных, стандартные задачи и методы
2. Методы решения задачи классификации и регрессии
3. Кластеризация
4. Преобразование признаков
5. Введение в Text Mining
6. Введение в Deep Learning
7. Deep Learning for Data with Sequence Structure
8. Рекомендательные системы
9. Прогнозирование временных рядов
Ссылка на YouTube канал с видео: https://www.youtube.com/channel/UCop3CelRVvrchG5lsPyxvHg/videos
YouTube
Data Mining in Action
Канал группы https://vk.com/data_mining_in_action
Здесь выкладываются видеозаписи лекций курса Data Mining in Action в МФТИ и другие интересные материалы по машинному обучению и анализу данных.
Здесь выкладываются видеозаписи лекций курса Data Mining in Action в МФТИ и другие интересные материалы по машинному обучению и анализу данных.
Наглядное введение в нейросети на примере распознавания цифр
При помощи множества анимаций на примере задачи распознавания цифр и модели перцептрона дано наглядное введение в процесс обучения нейросети.
https://proglib.io/p/neural-network-course/
При помощи множества анимаций на примере задачи распознавания цифр и модели перцептрона дано наглядное введение в процесс обучения нейросети.
https://proglib.io/p/neural-network-course/
Библиотека программиста
Наглядное введение в нейросети на примере распознавания цифр
При помощи множества анимаций на примере задачи распознавания цифр и модели перцептрона дано наглядное введение в процесс обучения нейросети.
🚀 Быстрый, надежный, хостинг в Европе !
✅ Ищете хороший, и при этом недорогой хостинг для сайтов?
Хотите быстрый, по-европейски надежный и самый лучший для вашего проекта?
Компания FORNEX рада Вам помочь.
✅ Мы предлагаем быстрый, качественный Hosting за рубежом. В качестве серверов для виртуального хостинга мы используем быстрые дисковые массивы из SSD дисков, что обеспечивает надежную и быструю работу ваших сайтов.
Наши инженеры помогут вам с переносом сайтов абсолютно бесплатно.
Мы заботимся о будущем вашего сайта!
➕ У нас вы арендуете исключительно серверное оборудование Supermicro с бесплатной панелью управления и круглосуточным KVM;
• Вы можете заказать сервер в Германии и не только;
• Удобство панели управления, все просто и доступно;
• Скидки и акции для постоянных клиентов;
• Бесплатное базовое администрирование;
• Мгновенная отзывчивость техподдержки.
➖ У нас нет минусов !
• Убедитесь в этом сами !
• Присоединяйтесь к FORNEX !
Промокод для регистрации: NOVEMBERRAIN
https://fornex.com/?from=tg-dsproglib-nov
✅ Ищете хороший, и при этом недорогой хостинг для сайтов?
Хотите быстрый, по-европейски надежный и самый лучший для вашего проекта?
Компания FORNEX рада Вам помочь.
✅ Мы предлагаем быстрый, качественный Hosting за рубежом. В качестве серверов для виртуального хостинга мы используем быстрые дисковые массивы из SSD дисков, что обеспечивает надежную и быструю работу ваших сайтов.
Наши инженеры помогут вам с переносом сайтов абсолютно бесплатно.
Мы заботимся о будущем вашего сайта!
➕ У нас вы арендуете исключительно серверное оборудование Supermicro с бесплатной панелью управления и круглосуточным KVM;
• Вы можете заказать сервер в Германии и не только;
• Удобство панели управления, все просто и доступно;
• Скидки и акции для постоянных клиентов;
• Бесплатное базовое администрирование;
• Мгновенная отзывчивость техподдержки.
➖ У нас нет минусов !
• Убедитесь в этом сами !
• Присоединяйтесь к FORNEX !
Промокод для регистрации: NOVEMBERRAIN
https://fornex.com/?from=tg-dsproglib-nov
