школа глубокого обучения мфти
Новости
Девятое занятие
Опубликовано 9 видео из нашего курса по Embeddings:
Желаем удачи!
Команда DLSchool
Запись восьмой лекции
Сообщаем вам, что выложена новая 8 лекция нашего курса.
Также прикрепляем файл с лекцией.
По всем вопросам можно писать в телеграм-чат или напрямую нашим преподавателям.
Все материалы с прошедшего семинара можно найти на нашем гитхабе.
Домашнего задания в этот раз не будет.
Желаем удачи!
Команда DLSchool
Запись седьмого занятия
Выложена 7 лекция нашего курса:
Остается всего одно, завершающее предновогоднее занятие, где мы поговорим о проектных работах. Наши преподаватели презентуют возможные темы для тех, кто набрал не менее 40 баллов за домашние задания. Также можно выбрать свою собственную. После презентации мы разберем все непонятные моменты в домашних заданиях и постараемся ответить на все интересующие вопросы наших слушателей. Традиционно напоминаем про наш
телеграм-чат:https://telegram.me/joinchat/CNQ6IEG896FtWPIF1yNLUg
И ведомость: https://goo.gl/rHQYdv
Желаем удачи!
Команда DLSchool
Запись шестого и анонс седьмого занятия
Привет!
Опубликовано 6 видео из нашего курса:
Также на Гитхабе выложена последняя домашка.
23 декабря состоится последнее занятие, на котором всем, кто суммарно наберет более 40 баллов за задания, будет предложено взять на каникулы собственный проект по нейронным сетям.
Желаем удачи!
Команда DLSchool
Шестое занятие
В эту субботу (9 декабря) состоится 6 лекция Школы Глубокого Обучения. На ней мы подробнее рассмотрим функционал PyTorch и алгоритмы, связанные со сверточными сетями, с которыми мы познакомились в прошлый раз. 
Также сообщаем, что выложено очередное домашнее задание.
Напоминаем, что остается всего 3 занятия до окончания курса и всем, кто желает начать работу зимой над собственным проектом под руководством наших преподавателей, необходимо перейти порог в 40 баллов!
Желаем удачи!
Команда DLSchool
Запись пятого занятия
Запись пятой лекции доступна на нашем канале:
Домашнее задание: Классификация символов
Все материалы по уроку на нашем гитхабе: https://goo.gl/ujL9DA
По всем вопросам можно писать в наш телеграм-чат: https://goo.gl/3hEHqF
Желаем удачи!
Команда DLSchool
Запись четвёртого занятия
На нашем канале появилась запись 4 лекции:
На гитхабе выложено очередное ДЗ.
Ведомость.
Напоминаем, что по любым вопросам можно обращаться в наш Телеграм-чат.
Четвёртое занятие
Сегодня прошло 4 занятие школы Глубокого Обучения. Дмитрий Щелчков рассказал о backpropagation (метод обратного распространения ошибки) и многослойных сетях.
Также мы публикуем ссылку на третью лекцию из курса (перцептрон, однослойные сети).
Напоминаем, что по всем техническим вопросам можно писать в наш телеграм-чат.
Желаем удачи!
Команда DLSchool
Третье занятие
Вчера прошло третье занятие школы Глубокого обучения. Тарас Хахулин познакомил слушателей с первыми нейронами и способами их обучения.
Ноутбуки с семинара было решено включить в домашнее задание. Само ДЗ будет выложено 13.11.2017 (понедельник). Презентация с занятия в прикрепленном файле.
Запись будет выложена в течение трех дней на нашем YouTube-канале.
Телеграм-чат.
Желаем удачи!
команда DLSchool
Запись второго занятия и анонс третьего
Доброго времени суток! На нашем канале появилась запись лекции от Константина Воронцова.
11 ноября в Климентовском корпусе МФТИ состоится третье занятие — будем обсуждать перцептрон, попробуем самостоятельно написать однослойную сеть на семинаре.
Напоминаем, что дедлайн по второму домашнему заданию (NumPy) — в эту субботу.
Выложено третье ДЗ
дедлайн по нему — 18.11.17
Также напоминаем, что по всем вопросам можно писать в наш чат в Телеграмм:
Желаем удачи!
Команда DLSchool
Второе занятие
4 ноября прошло второе занятие курса Глубокого обучения для школьников. Константин Воронцов рассказал слушателям про основы DL, в частности про регрессию. На семинаре обсуждались библиотеки NumPy и MatPlotLib.
Запись будет выложена в течение трех дней на нашем YouTube-канале.
Ноутбуки по MatPlotLib и NumPy можно найти на нашем гитхабе.
Напоминаем, что для слушателей онлайн курса дедлайном является неделя после того, как видео по соответствующей теме было выложено.
Условия ДЗ можно найти здесь.
Ведомость с проверенными работами: docs.google.com.
Желаем удачи!
Команда DLSchool
Анонс второго занятия
Друзья! Представляем анонс субботнего занятия, которое состоится 4 ноября. 
С учетом пожеланий наших слушателей, мы решили немного отклониться от программы и рассказать вам про то, что же такое Машинное Обучение. Лекцию прочитает Константин Вячеславович Воронцов — доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией машинного интеллекта МФТИ, старший научный сотрудник РАН, профессор кафедры интеллектуальных систем ФУПМ МФТИ, преподаватель Школы Анализа Данных Яндекса. На лекции будет рассказано, что такое Машинное Обучение и где оно используется. На семинаре мы повторим библиотеки NumPy, MatPlotLib, займемся линейной и логистической регрессией. Ждем вас вас в 17:00 в Климентовском корпусе МФТИ в эту субботу!
Первое занятие
Первое занятие прошло, а его запись уже доступна!
Ребятам была рассказана вводная лекция по нейронным сетям, где Михаил Бурцев объяснил, зачем нужны нейронные сети, какими они бывают, откуда взялись и почему так называются.
На семинаре проводилось знакомство с основными инструментами разработки на этом курсе – Python и Jupyter-notebook. Просим всех помочь нам и пройти небольшой опрос по первому занятию.
Домашнее задание
Задание присылается на почту, в виде Jupyter-notebook’а с выполненными задачами или в виде ссылки на Ваш github, в котором лежит Jupyter-notebook. Задание необходимо сдать до 04.11.2017 16:00 UTC+3. Notebook с заданием доступен в GitHub. Также там доступны все вспомогательные материалы.
Подробнее узнать про установку Anaconda и работу с Jupyter-notebook’ами можно здесь и здесь, а про git и GitHub здесь (руководства могут дополняться).
FAQ по курсу “Deep Learning”
Общая информация
Когда проходит набор на курс?
Новый набор происходит каждый семестр: в сентябре и феврале. Набор на первый семестр осенью 2021 года заканчивается 19 сентября. Семестр начинается 18 сентября.
Какова длительность курса?
Курс годовой, он разбит на 2 полугодовые (семестровые) части. Во второй части могут участвовать все, но целевой аудиторией второй части курса являются те, кто проходил первую часть.
Будут ли домашние задания?
Обязательно! В курсе будет около 7-8 практических домашних заданий, и они будут непростыми.
Какова стоимость прохождения курса?
Курс бесплатный.
Будет ли в курсе практическое применение нейронных сетей?
Да! Последнее домашнее задание в каждом треке − итоговый прикладной проект, который пригодится вам в резюме.
Я не успел подать заявку вовремя, а занятия уже начались. Могу ли я присоединиться к текущей итерации?
К сожалению, нет. Вам следует дождаться следующего семестра.
Есть ли подробная программа курса?
На нашем youtube-канале можно посмотреть плейлисты базового и продвинутого потоков предыдущей итерации курса.
Есть ли у курса ограничения по возрасту?
Нет, ограничений по возрасту нет. Главное, чтобы вы обладали некоторыми навыками в математике и программировании и могли усваивать материал.
Можно ли участвовать в курсе, не являясь гражданином России?
Да, можно.
Какие льготы для поступления на ФПМИ МФТИ даёт прохождение курса Deep Learning School?
Успешное прохождение нашей школы даёт льготы для поступления в бакалавриат и магистратуру ФПМИ МФТИ. Успешное прохождение базового или продвинутого потока гарантирует от трёх до пяти баллов ИД для поступающих в бакалавриат. Сертификат об окончании продвинутого потока дает льготы для поступающих в магистратуру МФТИ в рамках конкурсных групп ФПМИ.
Подробнее о “пороге вхождения”
Список тем из математики, зная которые, вы будете чувствовать себя комфортно на продвинутом потоке нашего курсе:
Основы математического анализа: производная, градиент
Методы оптимизации: градиентный спуск
Линейная алгебра: матричное исчисление, линейные пространства и операторы
На базовом потоке мы расскажем эти темы в достаточном количестве для прохождения курса
Список тем из программирования, владение которыми заметно облегчит жизнь:
Библиотеки анализа данных: numpy, pandas, sklearn
Введение в алгоритмы и структуры данных
На базовом потоке мы будем отдельно изучать библиотеки для анализа данных.
Для тех, кто выбирает поток
В чем отличие базового и продвинутого потоков? Как понять, какой из них подходит мне?
На продвинутом потоке мы сразу начнём изучать машинное обучение.
На базовом потоке мы будем уделять время таким темам, как основы языка Python, библиотеки Python для работы с данными (numpy, pandas); также предполагаются ликбезы по основам высшей математики: линейная алгебра, математический анализ.
Предполагается, что слушатели продвинутого потока знакомы со всеми вышеперечисленными темами. Конечно, если вы, например, хорошо владеете высшей математикой и имеете опыт в программировании на C++, в базовом потоке вам может оказаться скучно. В таком случае у вас будет возможность заранее подтянуть некоторые темы по материалам базового потока.
Можно ли поменять поток в середине курса?
Потоки идут разными темпами, поэтому можно попробовать обучаться на обоих. Потом просто выбирайте тот поток, который лучше подходит вам.
Я совсем не разбираюсь ни в математике, ни в программировании. Стоит ли мне записываться?
Скорее всего, любой поток нашего курса для вас окажется слишком сложным.
Кажется, я понял, какой поток мне подходит. Что делать дальше?
Выбирайте нужный и регистрируйтесь.
Для тех, кто уже учится
Где будет происходить обучение?
Вся активность по курсу будет происходить на онлайн-платформе Stepik. При этом очень важно быть подписанным на наш новостной канал, поскольку там будут публиковаться все новости курса. Также не забудьте вступить в чат курса.
Если я очник, то обязательно ли ходить на занятия? (Только для осенних семестров)
Очный и заочный трек формально ничем не отличаются. Регистрироваться на занятия специально не нужно. Поэтому все занятия можно проходить заочно, даже если вы живёте в Москве.
Можно ли пройти курс опять, если до этого не получилось его закончить?
Да, конечно.
Всегда ли доступны материалы занятий?
Лекции на youtube доступны всегда, материалы на онлайн-платформе также останутся в вашем доступе.
Нужны ли какие-нибудь системные требования ноутбука/компьютера для прохождения курса?
Для сложных вычислений мы будем использовать облачный сервис Google Collaboratory, поэтому требования к вашему компьютеру минимальные.
Школа глубокого обучения МФТИ приглашает школьников и студентов на бесплатные курсы
Школа глубокого обучения МФТИ приглашает старшеклассников и студентов пройти курсы по нейронным сетям. В весеннем семестре впервые открывается поток для студентов технических вузов, где технологии глубокого обучения будут разбираться более подробно и с применением сложного математического аппарата. Кроме того, участие в школе даст всем слушателям не только полезные знания, но и дополнительные баллы при поступлении в бакалавриат и магистратуру.
Школа работает с 2017 года и организована Физтех-школой прикладной математики и информатики МФТИ совместно с компаниями Яндекс, 1С, СберТех, Сбербанк, Тинькофф Банк и ABBYY. Она уже собрала 5000 слушателей из более чем 700 населенных пунктов России и стран СНГ.
Цель организаторов — познакомить школьников и студентов с технологиями работы с нейронными сетями, которые являются перспективной и активно развивающейся областью, имеющей множество применений в самых разных сферах.
В весеннем семестре обучение пройдет в четыре потока:
1. Основной поток: 1 семестр;
Курс повторяет программу первого семестра и рассчитан на старшеклассников, увлекающихся программированием и математикой. На занятиях будут разобраны основы языка Python, платформа для нейронных сетей PyTorch и работа с архитектурами для обработки изображений. Занятия доступны с 25 февраля только в онлайн-формате.
2. Основной поток: 2 семестр;
Продолжение курса основного потока осеннего семестра. Программа посвящена моделям, предназначенным для работы с естественным языком, генеративно-состязательным сетям и обучению с подкреплением.
Очные занятия будут проходить по субботам с 17:00 до 20:00 в офисе 1С в Москве, по адресу Дмитровское шоссе, дом 9. Доступен онлайн-формат. К курсу могут присоединиться все желающие, обладающие знаниями по программе осеннего семестра.
3. Продвинутый поток;
Поток для школьников и студентов, знакомых с глубоким обучением, в том числе выпускников осеннего потока школы. Программа делится на тематические модули, в каждом из которых рассматриваются прикладная задача и методы ее решения. Поток запустится в середине марта. Занятия будут проходить по воскресеньям в Москве, в офисе 1С. Тематики: методы обработки аудио при помощи нейронных сетей, продвинутые генеративные модели.
4. Студенческий поток.
Новое направление, предназначенное для студентов технических вузов, которые уже владеют математическим аппаратом и хотят научиться применять его для нейросетевого анализа данных. Объяснение ведется на более глубоком уровне и требует знания частных производных и понятия условной вероятности. Курс доступен с 25 февраля только в режиме онлайн.
Директор Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ Андрей Райгородский отметил: «Система кружков Школы глубокого обучения существует с 2017 года и не прекращает развиваться. В этом семестре наряду с основным и продвинутым потоками мы готовим к запуску „студенческий поток“ для студентов технических вузов. Как и в случае с олимпиадой и школой „Я — профессионал“, мы чувствуем свою ответственность за подготовку кадрового потенциала страны в области математики, информатики и таких их приложений, как ИИ, большие данные, биоинформатика и тому подобное. Конечно, кружки надо распространять на все уровни образования, чтобы в нынешних реалиях, в мире цифровой экономики донести до максимального числа людей — школьников, студентов — наши знания».
Скачай курс
в приложении
О курсе
Этот курс
Это второй семестр курса «Deep Learning» Школы глубокого обучения МФТИ, посвящённый обработке текстов и аудиосигналов. Курс начинается 13 февраля
Цель курса
Мы хотим познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения и нейронных сетей в интерактивном формате.
Формат курса
В этом семестре мы проводим только онлайн-занятия в формате вебинаров. Участников курса ожидают практические домашние задания с использованием библиотеки Pytorch, а также итоговый проект.
Дипломы
По итогам курса мы выдаём дипломы трёх степеней. Точные границы степеней будут известны позже, но можно ориентироваться на следующие пороги:
80% баллов и 5/10 за проект для диплома I степени
65% баллов для диплома II степени
50% баллов для диплома III степени
Дипломы об окончании курса дают бонусы при поступлении в бакалавриат и магистратуру ФПМИ МФТИ. Точная информация о бонусах появится в октябре.
Регистрация на курс
Для получения сертификата об окончании курса вам необходимо пройти регистрацию. В этой же форме вы можете высказать свои пожелания о курсе.
Ссылки
Страница курса на нашем сайте. Здесь вы можете найти содержание курса прошлого года
Наша группа ВК. Здесь мы публикуем объявления Школы.
Чат курса. По нашему опыту, обсуждения в чате очень помогают при прохождении курса во всех отношениях. Вы можете задать там любой интересующий вас вопрос. Обязательно вступайте!
Наш канал в Telegram. Здесь мы публикуем оперативные новости о курсе. Вступить просто необходимо!
Для кого этот курс
Открыт набор на весенний курс Школы глубокого обучения от ФПМИ
До 29 февраля открыта регистрация на бесплатный курс Школы глубокого обучения от Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ. Участники, успешно окончившие курс, смогут получить дополнительные баллы индивидуальных достижений при поступлении в бакалавриат и магистратуру ФПМИ.
Обучение делится на два потока: базовый и продвинутый. Базовая программа включает знакомство с основами машинного обучения и нейросетей, значительная часть курса будет посвящена введению в язык Python. Продвинутый курс ориентирован на тех, кто уже имеет опыт в программировании. Участникам расскажут об основах машинного обучения, глубоком обучении и его самых интересных применениях.
В этом семестре занятия Школы пройдут только в заочном формате. Успешное прохождение базового потока гарантирует от трех до пяти баллов индивидуальных достижений для поступающих в бакалавриат ФПМИ. Лучшие участники продвинутого потока смогут получить 40 баллов при поступлении в магистратуру Физтех-школы прикладной математики и информатики. В отдельных случаях может быть принято решение о зачислении в магистратуру ФПМИ без вступительных испытаний.
Преподаватели курса — ведущие специалисты российских и зарубежных ИТ-компаний и научные сотрудники исследовательских лабораторий МФТИ, а также студенты и аспиранты Физтеха.
Школа работает с 2017 года и организована Физтех-школой прикладной математики и информатики совместно с компаниями «Яндекс», «1С», «СберТех», «Сбербанк», «Тинькофф Банк» и «ABBYY». Цель организаторов — познакомить школьников и студентов с технологиями работы с нейронными сетями.
Регистрация продлится до 29 февраля, обучение начнется 1 марта. Дополнительная информация — на сайте и в группе ВК.