DEEP LEARNING | Обучение глубоких нейронных сетей | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)

Deep Learning. Введение в машинное обучение, нейронные сети и искусственный интеллект. Дмитрий Коробченко (NVIDIA) ------- Типы задач, решаемых с помощью машинного обучения и нейронных сетей. Типы данных: низкоразмерная абстрактная информация, изображения, видео, аудио, текст. ------- Устройство нейронных сетей. Многослойный перцептрон. Функция активации. Нейронные сети прямого распространения (Feed-Forward Neural Nets). Прямое распространение (Inference). Обучение нейронных сетей. Алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation). Простые задачи: классификация и регрессия. ------- Компьютерное зрение. Задачи компьютерного зрения: классификация изображений, локализация объектов на изображении, детектирование объектов, семантическая сегментация. Сложности компьютерного зрения. Признаки в машинном зрении, обучение признаков, обучение представления (representation learning) Свёртка, свёрточный оператор, свёрточный слой, свёрточная нейронная сеть. Глубокие нейронные сети. Deep Learning: Обучение иерарх