► 1. ЗНАКОМСТВО с курсом | Курс по нейронным сетям с Pytorch.

• Сергей Дубинин представляет курс по нейронным сетям на PyTorch.  

• Курс ориентирован на новичков, не требующих глубоких знаний математики.  

• Большинство курсов по нейронным сетям требуют знаний линейной алгебры и математического анализа.  

• PyTorch скрывает математику под капотом, упрощая работу с нейронными сетями.  

• Курс предназначен для абсолютных новичков.  

• Важно знать основы Python: работу со списками, словарями, кортежами, условные операторы, циклы, менеджеры контекста, функции, классы, наследование, методы.  

• Необходимо понимать магические методы `len` и `getitem`.  

• Для работы с массивами используется NumPy.  

• Частично понадобятся библиотеки Matplotlib, PIL, JAX.  

• PyTorch будет основной библиотекой курса.  

• Курс разделён на три блока: теория, практика, реализация архитектур.  

• Первый блок: теория, подготовка данных, функции активации, потери, скорость обучения, сохранение и загрузка моделей.  

• Второй блок: усложнение модели, слои нейронной сети, борьба с переобучением, сверточные слои, нормализация, пуллинг.  

• Третий блок: реализация различных архитектур нейронных сетей с нуля, включая ResNet, U-Net, вариационный автоэнкодер, генеративно-состязательную сеть, трансформер и визуальный трансформер.  

• Обучение нейронных сетей может быть дорогим или долгим.  

• Трансферное обучение позволяет использовать уже обученные модели для дообучения на своих данных.  

• Сергей прощается, призывает подписываться на канал, ставить лайки и оставлять комментарии.