Обзор тем
-
-
Добро пожаловать в продвинутую часть курса! Запись вебинара
-
-
-
Сверточные нейронные сети. Теоретическое видео
-
Принципы построения сверточных архитектур. Теоретическое видео
-
Введение в Pytorch
-
CNN краткое повторение
-
CNN краткое повторение. Презентация
-
Resnet. Теоретическое видео
-
Обучение сверточных нейронных сетей. Нюансы. Теоретическое видео
-
CNN. Batch Normalization. Data augmentation, regularization. Практика
-
CNN. Batch Normalization. Data augmentation, regularization. Практика. Презенатция
-
CNN. Batch Normalization. Data augmentation, regularization. Практика. Материалы
-
CNN Dropout. Теоретическое видео
-
-
-
CNN implementation: решения. Практика. Запись вебинара
-
CNN implementation: решения. Практика. Презентация
-
CNN implementation: решения. Практика. Материалы
-
Архитектура ResNet. Теоретическое видео. Дополнительные материалы
-
ResNet implementation. Практика. Видео
-
ResNet implementation. Практика. Презентация
-
ResNet implementation. Практика. Материалы
-
-
-
ResNet: Bag of Tricks. Практика. Презентация
-
ResNet: Bag of Tricks. Практика. Видео
-
ResNet: Bag of Tricks. Практика. Материалы
-
ResNet and Bag of Tricks implementation: решения. Практика. Видео
-
ResNet and Bag of Tricks implementation: решения. Практика. Презентация
-
ResNet and Bag of Tricks implementation: решения. Практика. Материалы
-
Обсуждение решения CNN. Запись вебинара
-
Обсуждение решения CNN. Практика. Презентация
-
-
-
Локализация объектов. Теоретическое видео
-
Weakly supervised object localization. Теоретическое видео
-
Набор данных CUB-200-2011. Презентация.
-
Набор данных CUB-200-2011. Материалы.
-
Transfer learning. Практика. Видео
-
Transfer learning. Практика. Материалы
-
Transfer learning. Практика. Презентация
-
-
-
Transfer learning: решение. Практика. Видео
-
Transfer learning: решение. Практика. Презентация
-
Transfer learning: решение. Практика. Материалы
-
Weakly Supervised Object Localization. Практика. Видео
-
Weakly Supervised Object Localization. Практика. Презентация
-
Weakly Supervised Object Localization. Практика. Материалы
-
