DeepLearning_Autumn22

Содержание

1. Введение в нейронные сети
2. Градиентный спуск. Backpropagation, Pytorch
3. Эвристики для обучения нейронных сетей
4. Feature Engineering, TensorBoard, MLFlow
5. Нейронные сети для табличных данных (TabNet, DeepFM)
6. Компьютерное зрение
7. Рекуррентные нейронные сети, NLP
8. Transformer, Attention
9. Graph Neural Networks