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
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.
Библиотека Pandas
Семинар. Библиотека Pandas
https://www.youtube.com/watch?v=J6iHTHHS7as
Производная, градиент и оптимизация
Лекция. Понятие производной
https://www.youtube.com/watch?v=9zKXtRMunTA
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.