Содержание курса
| # | Лекция |
|---|---|
| 01 | Введение |
| 02 | Back propagation + PyTorch |
| 03 | CNN |
| 04 | Методы оптимизации |
| 05 | Глубинные нейронные сети |
| 06 | Детектирование объектов на изображении |
| 07 | Сегментация изображений |
| 08 | Анализ нейронные сетей + Metric Learning |
| 09 | RNN |
| 10 | NLP |
| 11 | GANs |
| 12 | VAE |
| 13 | RL |
| 14 | GNN |