Примеры программ для курса "Программирование глубоких нейронных сетей на Python"

Страница курса с видеолекциями и практическими заданиями.

Примеры

1. Распознавание рукописных цифр из набора данных MNIST - mnist. Используется полносвязная и сверточная нейронные сети.
2. Распознавание объектов на изображениях из набора данных CIFAR-10 - cifar10. Используется сверточная нейронная сеть.
3. Определение тональности отзывов на фильмы из IMDB Movie Review Dataset - imdb. Используется рекуррентная сеть LSTM.
4. Прогноз стоимости домов для набора данных Boston Housing - regression. Пример решения задачи регрессии.
5. Использование предварительно обученных нейронных сетей - pretrained_networks
6. Сохранение обученной нейронной сети - saving_models.
7. Примеры задач компьютерного зрения - computer_vision.

Необходимое ПО

1. Python 3.
2. Библиотеки TensorFlow и PyTorch.

Рекомендуемая литература

1. François Chollet, Matthew Watson. Deep Learning with Python. Книга создателя Keras о нейроных сетях. Вся книга доступна бесплатно. Репозиторий с примерами кода из книги на GitHub.

Благодарности

При реализации первой версии курса были использованы средства поддержки, выделенные в качестве гранта на основании конкурса, проведенного Общероссийской общественно-государственной просветительской организации «Российское общество «Знание».