Бакалавриат
2025/2026
Глубинное обучение 2
Статус:
Курс обязательный (Прикладная математика и информатика)
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
4-й курс, 1, 2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
В последние годы методы глубинного обучения (нейросети) позволили достигнуть впечатляющих успехов в решении прикладных задач из таких областей как компьтерное зрение, обработка естественного языка, обработка аудио. В рамках данного курса мы рассмотрим основные нейросетевые модели, а также способы их применения и обучения. Студенты получат навыки использования этих технологий в стандартных задачах, а также разработки и модификации методов для новых задач.
Цель освоения дисциплины
- Знать основные принципы построения моделей на основе нейросетей.
- Знать стандартные алгоритмы обучения и регуляризации нейросетей.
- Уметь обучать нейросетевые модели на новых наборах данных.
- Уметь подбирать наиболее подходящий набор алгоритмов.
- Уметь распознавать задачи, которые потенциально можно решить при помощи методов глубинного обучения.
Планируемые результаты обучения
- владеть навыками реализации систем для обучения и использования нейросетей
- знать виды задач, которые уместно решать при помощи методов глубинного обучения
- знать наиболее часто используемые стандартные архитектуры и области их применимости
Содержание учебной дисциплины
- Efficient Deep Learning essentials
- Transformer Alternatives
- LLM 1
- LLM 2
- CV 1
- CV 2
- Image Generative Models 1
- Image Generative Models 2
- 3D CV
- Image Generative Models 3
- Recommendation Systems
- Deep Learning on Tabular Data
- Graph Machine Learning
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- 19213 - Глубокое обучение - А.Гудфеллоу; А.Курвилль; И.Бенджио - ДМК Пресс - 9785970606186 - 2018 - https://hse.alpinadigital.ru/document/19213 - Alpina
Рекомендуемая дополнительная литература
- Гласснер, Э. Глубокое обучение без математики : справо / Э. Гласснер , перевод с английского В. А. Яроцкого. — Москва : ДМК Пресс, [б. г.]. — Том 1 : Основы — 2019. — 578 с. — ISBN 978-5-97060-701-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131696 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Гласснер, Э. Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика : руководство / Э. Гласснер , перевод с английского В. А. Яроцкого. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 610 с. — ISBN 978-5-97060-767-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131710 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.