Лекции
![](/img/hd/lecture/2023-09-12-Dolenko.jpg?9846)
1
Занятие 1 (лекция). Введение в машинное обучение. Специфика задач обработки данных в физике
01:34:13
![](/img/hd/lecture/2023-09-19-Dolenko.jpg?9847)
2
Занятие 2 (практикум). Основные понятия языка Python и приёмы работы с ним
01:25:47
![](/img/hd/lecture/2023-09-26-Dolenko.jpg?9848)
3
Занятие 3 (лекция). Подготовка данных. Оценка качества моделей
01:07:04
![](/img/hd/lecture/2023-10-03-Dolenko.jpg?9849)
4
Занятие 4 (лекция). Отбор и преобразование входных признаков. Оценка значимости входов
00:53:52
![](/img/hd/lecture/2023-10-10-Dolenko.jpg?9850)
5
Занятие 5 (лекция). Анализ главных компонент и методы на его основе. Кластер-анализ. Нейронные сети и самоорганизующиеся карты Кохонена
01:46:08
![](/img/hd/lecture/2023-10-17-Dolenko.jpg?9851)
6
Занятие 6 (лекция). Базовые методы машинного обучения
00:50:06
![](/img/hd/lecture/2023-10-24-Dolenko.jpg?9852)
7
Занятие 7 (лекция). Многослойные персептроны. Алгоритм обратного распространения ошибки
01:36:28
![](/img/hd/lecture/2023-10-31-Dolenko.jpg?9853)
8
Занятие 8 (практикум). Практические основы предобработки данных
01:59:37
![](/img/hd/lecture/2023-11-07-Dolenko.jpg?9854)
9
Занятие 9 (практикум). Обработка данных спектров и решение задач машинного обучения с их использованием
00:46:15
![](/img/hd/lecture/2023-11-14-Dolenko.jpg?9855)
10
Занятие 10 (лекция). Глубокие и свёрточные нейронные сети
01:41:22
![](/img/hd/lecture/2023-11-21-Dolenko.jpg?9856)
11
Занятие 11 (лекция). Некоторые технологии работы с глубокими нейронными сетями
01:31:27
![](/img/hd/lecture/2023-12-05-Dolenko.jpg?9923)
12
Занятие 12 (лекция). Рекуррентные нейронные сети
01:34:28
![](/img/hd/lecture/2023-12-12-Dolenko.jpg?9924)
13
Занятие 13 (практикум). Машинное обучение и генерация данных
00:44:35
![](/img/hd/lecture/2023-12-15-Dolenko.jpg?9925)
14
Занятие 14 (лекция). Генеративные состязательные сети. Вариационные автоэнкодеры. Генерация данных
00:49:09
![](/img/hd/lecture/2023-12-19-Dolenko.jpg?9952)
15
Занятие 15 (лекция). Анализ временных рядов. Комбинированные алгоритмы
00:59:41
![](/img/hd/lecture/2022-12-20-Gadzhiev.jpg?8870)
16
Занятие 16 (практикум). Решение задачи прогнозирования в космической физике
00:35:10