Мастер-класс: Нейросети из первых принципов
Преподаватель: Михаил Селезнёв
Ассистенты и оргкоманда: Иван Хахалин, Роман Малов
О чем речь?
- На Python
- Без TensorFlow, PyTorch и других библиотек, которые прячут под ковер все шестеренки механизма машинного обучения
- С использованием только numpy, pandas и matplotlib
- С написанием почти всех функций для обучения своими руками
- Предварительно выведя алгоритм из первых принципов
Что вас ждёт:
- Лекция: Как устроены нейроны, параметры, градиентный спуск и backpropagation? Что это за штуки? Почему они работают именно так?
- Практическая часть: Захватите ноутбук. Специального ПО не нужно, достаточно браузера и способности подключиться к WiFi
- Финал: Q&A, подведение итогов и разговор о том, что дальше
Расписание интенсива:
- 15:30 Сбор гостей, знакомство
- 16:00 Лекция
- 16:45 Перерыв на ланч и свободное общение
- 17:15 Практическая часть
- 18:30 Кофе-брейк
- 18:45 Практическая часть, продолжение
- 20:00 Q&A
Какие знания нужны на входе?
Примерно уровень первокурсника технического\естественно-научного факультета. А именно:
- чуточку линала (что такое матрицы и как на них умножать)
- чуточку матана (что такое функция и её производная)
- начальные знания Python (идеально, если вы знакомы с: numpy, pandas, matplotlib)
Минутка честного маркетинга
Давайте начистоту: вся информация, которую мы будем рассказывать — есть в открытом доступе и найти её совсем не сложно. Но сесть, отобрать понятное, обдумать, получить ответы на свои вопросы и закончить всё это готовой нейросетью — как раз то, что люди раз за разом откладывают на потом.
Собственно, мы и предлагаем способ не прокрастинировать эту задачу: формат интенсива "Сделайте меня разобравшимся со всем этим. Под ключ."
А именно:
- Дадим преподавателя, которому можно в любой момент сказать "что-то я не понял"
- Сначала проведем лекцию, на которой шаг за шагом вы разберете, что и как будете делать, чего ожидать от результата и почему то, что вы сделаете, будет работать так, как будет работать
- Потом устроим практику, на которой у преподавателя будут ассистенты, чья работа — следить, чтобы у вас всё получалось, и отвечать на все вопросы (или звать преподавателя, если не смогут)
- Под конец, когда уставшие, но довольные, вы завалитесь на пуфики с горячим какао в руках — устроим Q&A, на котором преподаватель ответит на ваши вопросы и расскажет несколько баек из мира ИИ
- А самые стойкие при желании могут остаться на афтерпати, поиграть в настолки и почитать что-то из нашей довольно обширной библиотеки
По вопросам прохода на территорию пишите http://t.me/MonoidAdmin