Интеллектуальные системы

Архив материалов осеннего семестра 2022/2023 учебного года

Темы лекций для подготовки к зачету 

Лабораторные работы 

Занятия по вторникам на нечетных неделях в М-304а с 15:35 до 17:10 

Литература 

• Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей», Питер, 2018, 480с.
• Шай Шалев-Шварц, Шай Бен-Давид. «Идеи машинного обучения», ДМКПресс, 2019, 436с.
• Осовский С. «Нейронные сети для обработки информации», Горячая линия-Телеком, 2017, 448с.
• Микелуччи У. «Прикладное глубокое обучение», БХВ-Петербург, 2020, 368с.
• Курс по нейронным сетям на ProProProgs.ru с теорией и видео-уроками
• Keras Tutorial: Руководство для начинающих по глубокому обучению на Python
• Как начать работу с Keras, Deep Learning и Python
• Многозначная классификация с помощью Keras
• List of datasets for machine-learning research
• Макаренко А.В., Методы глубокого обучения: сегодняшние возможности и ближайшие перспективы, Доклад на Учёном совете ИПУ РАН, 25 мая 2017 г. pdf
• Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение, ДМКПресс, 2017, 652с.
• http://www.machinelearning.ru - Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных.
• Краткое руководство по работе с Jupyter Notebook

Связь:

  VK  Почта  Telegram

Автор курса: Елисеев В.Л., лаборанты: Колпинский С.В., Гурина А.О., кафедра Управления и  интеллектуальных технологий НИУ «МЭИ», 2022 г.

Ответственный за страницу: Колпинский С.В.