Видео курсы на Youtube - курсы «нейросетей» в Казахстане

Лекция читается в рамках образовательного проекта "Техносфера Mail.ru Group" при МГУ им. М.В. Ломоносова. 

Цель курса — изучение используемых в различных отраслях нейросетевых алгоритмов, а также отработка всех изученных методов на практических задачах.

Нейронные сети являются лидирующим подходом в распознавании изображений, речи и текстов. В данном курсе вы познакомитесь как с классическими, так и с недавно предложенными, но уже зарекомендовавшими себя нейросетевыми алгоритмами. 

Экспресс-курс по нейронным сетям и глубокому обучению для менеджеров и начинающих. Вводный курс по нейронным сетям.

В полной версии курса (очный курс) вас ждут практические занятия на Python и бизнес-кейсы с решением реальных бизнес-задач с помощью современных архитектур нейронных сетей.

Нейронные сети: с чего все начиналось, основные вехи развития, возможности нейронных сетей. 

Обзор и исторический очерк.

• LSTM - долгая краткосрочная память 
• Как делать сентимент-анализ рекуррентной LSTM сетью
• Рекуррентные блоки GRU. Пример их реализации в задаче сентимент-анализа
• Двунаправленные (bidirectional) рекуррентные нейронные сети
• Автоэнкодеры. Что это и как работают
• Вариационные автоэнкодеры (VAE). Что это такое?
• Делаем вариационный автоэнкодер (VAE) в Keras 
• Расширенный вариационный автоэнкодер (CVAE) 
• Что такое генеративно-состязательные сети (GAN) 
• Делаем генеративно-состязательную сеть в Keras и Tensorflow