Де: Факультет кібернетики та комп’ютерних  наук, ауд. 221
Коли: 14:15

На факультеті комп’ютерних наук та кібернетики буде проведено відкритий курс з машинного навчання та нейронних мереж.

Яка програма курсу?
Почнемо з базових понять і найпростіших моделей – лінійна та логістична регресія, SVM, та перейдемо до повнозв’язних, згорткових, та рекурентних мереж. Розглянемо методи їх навчання, регуляризації, сучасні архітектури та можливі застосування. Особлива увага буде зосереджена на класифікації / сегментації / детекції об’єктів на зображеннях за допомогою згорткових мереж. Також розглянемо генеративні моделі, деякі розділи unsupervised learning, частково reinforcement learning, та інші пов’язані теми – як класичні, так і пов’язані з нейронними мережами.

Чи плануються практичні заняття?
Так. На практичних заняттях прості моделі програмуватимемо повністю з нуля, для тренування складніших використаємо популярні фреймворки (Keras, PyTorch).

Які мінімальні знання потрібні?
Початки алгебри, мат. аналізу та теорії ймовірностей.

Де і коли?
Перше вступне заняття буде проведено 11 вересня (вівторок) на факультеті кібернетики о 14:15 в ауд. 221.
Лекції проводитимуться кожного вівторка (в тій же ауд., в той же час), графік практичних занять поки уточнюється.