I. Общие понятия#
1. Немного математики#
- Пример нейронной сети
- numpy для вычислений
- Что такое матрица?
- Вспомним производные
- Функции ошибки и обратный градиент
- Нейронная сеть без фреймворков
II. Классификация#
2. Полносвязная нейронная сеть#
- Фреймворк tensorflow.keras
- Полносвязная нейронная сеть для классификации цифр
3. Сверточный слой#
- Математика сверточных слоев
- Классификация цифр с помощью сверточной нейронной сети
- Разветвленные нейронные сети
- Графическое отображение слоев
4. Что внутри нейронной сети? Проблемы переобучения#
- Что нейронная сеть “видит”?
- Проблемы нейронных сетей, в часности переобучение
- Аугментация картинок
- Подготовка данных для нейронной сети, Preprocessing
III. Сегментация картинок#
5. Автокодировщики#
- Понятие автокодировщика
- Примеры использования
6. Сегментация изображений#
- Понятие сегментации
- Архитектура U-net и ее производные
- Архитектура PSP-net, понятие пуллинговой пирамиды
IV. Поиск объектов#
7. Поиск объектов#
- Задача поиска объектов
- Анкоры и сетки
- Архитектура YOLO на примере YOLOv3
V. Генерация#
8. Вариационные автокодировщики#
- Генерация из пространства
- Расстояние Кульбака-лейблера
- Вариационный автокодировщик с условием
9. Генеративно-состязательные нейронные сети#
- Понятие генеративно-состязательной нейронной сети
- Генеративно-состязательная нейронная сеть с условием
- Генерация из шума
- Увеличение качества изображения (повышение его разрешения)
VI. Дополнительно#
10. Инструменты для подготовки данных#
- Примеры инструментов
- Примеры датасетов
11. Генетические алгоритмы#
- Понятие генетических алгоритмов
12. Подбор гиперпараметров#
- Подбор гиперпараметров нейронной сети
- Callbaks
- Генетика для подбора гиперпараметров
- KerasTuner
13. Нейронные сети с вниманием (пока не продумал это занятие)#
- Нейронные сети с вниманием