Глубокое обучение

Оглавление секции

• Выбрать секцию Общее

  Свернуть Развернуть

  Общее

  Свернуть всё Развернуть всё

  • Выбрать элемент Документация PyTorch

    

    Документация PyTorch Гиперссылка
  • Выбрать элемент Другие ссылки на курсы по Глубокому обучения

    

    Другие ссылки на курсы по Глубокому обучения Гиперссылка
  • Выбрать элемент Другие ссылки на курсы по Глубокому обучения

    

    Другие ссылки на курсы по Глубокому обучения Гиперссылка
  • Выбрать элемент Другие ссылки на курсы по Глубокому обучению

    

    Другие ссылки на курсы по Глубокому обучению Гиперссылка
  • Выбрать элемент Баллы

    

    Баллы Гиперссылка
• Выбрать секцию Основы нейронных сетей и глубокое обучение

  Свернуть Развернуть

  Основы нейронных сетей и глубокое обучение

  • Выбрать элемент Лекция 1. Основы нейронных сетей

    

    Лекция 1. Основы нейронных сетей Файл
  • Выбрать элемент Лабораторная 1. Основы глубоких нейронных сетей

    

    Лабораторная 1. Основы глубоких нейронных сетей Задание

    Открыто с: среда, 9 сентября 2026, 00:00

    Срок сдачи: четверг, 1 октября 2026, 00:00
  • Выбрать элемент Лекция 2. Борьба с переобучением

    

    Лекция 2. Борьба с переобучением Файл
  • Выбрать элемент Лабораторная 2. Задача MNIST

    

    Лабораторная 2. Задача MNIST Задание

    Открыто с: среда, 16 сентября 2026, 00:00

    Срок сдачи: среда, 7 октября 2026, 00:00
• Выбрать секцию Сверточные нейронные сети, компьютерное зрение

  Свернуть Развернуть

  Сверточные нейронные сети, компьютерное зрение

  • Выбрать элемент Лекция 3. Основы сверточных нейронных сетей

    

    Лекция 3. Основы сверточных нейронных сетей Файл
  • Выбрать элемент Лабораторная 3. Задача ImageNet

    

    Лабораторная 3. Задача ImageNet Задание

    Открыто с: вторник, 29 сентября 2026, 00:00

    Срок сдачи: среда, 14 октября 2026, 21:00
  • Выбрать элемент Лекция 4. Архитектуры сверточных нейронных сетей

    

    Лекция 4. Архитектуры сверточных нейронных сетей Файл
• Выбрать секцию Автоэнкодеры, состязательные модели

  Свернуть Развернуть

  Автоэнкодеры, состязательные модели
• Выбрать секцию Рекурентные сети

  Свернуть Развернуть

  Рекурентные сети
• Выбрать секцию Трансформеры

  Свернуть Развернуть

  Трансформеры