Материалы курсов @ MADE Академия больших данных
| # | Topics | Link |
|---|---|---|
| 01 | Введение в глубокое обучение. Нейрон. Numpy, логистическая регрессия. | slides workshop |
| 02 | Полносвязные сети. Backpropagation. | slides workshop |
| 03 | Методы оптимизации в глубоком обучении. PyTorch. | slides workshop |
| 04 | Сверточные нейронные сети. | slides workshop |
| 05 | Данные и метрики. BatchNormalization. | slides workshop |
| # | Topics | Link |
|---|---|---|
| 01 | Введение в CV. Аугментации изображений. | slides workshop |
| 02 | Архитектуры CNN (I). ResNets. | slides workshop |
| 03 | Архитектуры CNN (II). Finetuning. | slides workshop |
| 04 | Детектирование (I). Two-stage models. *-RCNN. | slides workshop |
| 05 | Детектирование (I). One-stage models. RetinaNet. | slides workshop |
| 06 | Сегментация. Inplace-ABN. UNet. | slides workshop |
| 07 | Рекуррентные сети в компьютерном зрении. CRNN. | slides workshop |
| 08 | Metric Learning. | slides workshop |
| 09 | Трекинг. Фильтр Калмана. | slides workshop |
| 10 | Задача генерации. GAN (I). | slides workshop |
| 11 | Задача генерации. GAN (II). | slides workshop |
| 12 | Text + Images. CLIP. DALL-E. | slides |
| # | Topics | Link |
|---|---|---|
| 01 | Предсказание ключевых точек лица. | baseline |
| 02 | Определение автомобильных номеров | baseline |