Deep Learning (семестр 1, весна 2021): базовый поток


Рекомендуется подключить google аккаунт, к colab (если это ранее не было сделано по каким-то причинам), чтобы запускать примеры кода непосредственно в облаках google прям в браузере.


Введение в искусственный интеллект

1. Введение в ИИ и нейронные сети: лекция
https://www.youtube.com/watch?v=RviskFqwF3M

Язык Python

Семинар. Введение в язык Python. Часть 1
https://www.youtube.com/watch?v=At8_Sc7AQsg

Семинар. Введение в язык Python. Часть 2
https://www.youtube.com/watch?v=c7aujSMRqPk

Семинар. Введение в язык Python. Часть 3
https://www.youtube.com/watch?v=xdtkcFFX-qo


Линейная алгебра. Библиотеки Numpy и Matplotlib

Линейная алгебра для Data Science. Часть 1. Векторы
https://www.youtube.com/watch?v=CpO7mQZAX7M

Линейная алгебра для Data Science. Часть 2. Матрицы
https://www.youtube.com/watch?v=uIx5Cegf6Bk

Линейная алгебра для Data Science. Часть 3. Операции над матрицами
https://www.youtube.com/watch?v=O6Z7BaJUoaA

Линейная алгебра для Data Science. Часть 4. Линейные операторы
https://www.youtube.com/watch?v=nJMD5z0RaWQ

Семинар. Numpy
https://www.youtube.com/watch?v=lFaTC-PAAQo

Ссылка на ноутбук


Matplotlib

В этом уроке вам предстоит познакомиться с библиотекой Matplotlib. Это самая распространённая библиотека в Python для построения графиков. Её основной функционал очень прост в использовании, поэтому мы предлагаем освоить его самостоятельно. В ноутбуке приведён довольно обширный список продвинутых фишек Matplotlib-а, не все из которых понадобятся на нашем курсе. Мы призываем относиться к нему как к справочнику функциональности библиотеки.

Ссылка на ноутбук


Библиотека Pandas


Семинар. Библиотека Pandas
https://www.youtube.com/watch?v=J6iHTHHS7as

Ссылка на ноутбук


Производная, градиент и оптимизация

Лекция. Понятие производной
https://www.youtube.com/watch?v=9zKXtRMunTA

Ссылка на ноутбук

Лекция. Вычисление производной. Градиент
https://www.youtube.com/watch?v=XwVd2Xi5GjQ

Лекция. Градиентная оптимизация
https://www.youtube.com/watch?v=WcDAj8bJAu8


Далее стартует продвинутая часть курса.