Лекции
![](/img/hd/lecture/2022-10-05-Neychev.jpg?8325)
1
Лекция 1. Введение в нейронные сети
01:23:06
![](/img/hd/lecture/2022-10-12-Neychev.jpg?8446)
2
Лекция 2. Метод обратного распространения ошибки, функции активации
01:34:44
![](/img/hd/lecture/2022-10-19-Neychev.jpg?8447)
3
Лекция 3. Методы регуляризации в DL
01:37:24
![](/img/hd/lecture/2022-10-26-Gaintseva.jpg?8556)
4
Лекция 4. Компьютерное зрение. Сверточные нейросети
01:45:32
![](/img/hd/lecture/2022-11-02-Gaintseva.jpg?8557)
5
Лекция 5. Компьютерное зрение. Transfer Learning
01:45:19
![](/img/hd/lecture/2022-11-09-Neychev.jpg?8515)
6
Лекция 6. Автоэнкодеры и векторные представления слоев
01:18:52
![](/img/hd/lecture/2022-11-16-Neychev.jpg?8558)
7
Лекция 7. Языковое моделирование и RNN
01:32:15
![](/img/hd/lecture/2022-11-30-Neychev.jpg?8651)
8
Лекция 8. Задача машинного перевода (seq2seq). Механизм Attention
01:26:54
![](/img/hd/lecture/2022-12-07-Gaintseva.jpg?8715)
9
Лекция 9. Компьютерное зрение. Сегментация и детекция
01:40:07
![](/img/hd/lecture/2022-12-14-Gaintseva.jpg?8780)
10
Лекция 10. Автоэнкодеры (AE) и генеративные состязательные сети (GAN)
01:38:13
![](/img/hd/lecture/2022-12-21-Gaintseva.jpg?8916)
11
Лекция 11. Дополнительные вопросы курса
01:35:52