- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -

Открытый курс «Deep Learning на пальцах»

После 18-го февраля начнется открытый и бесплатный курс "Deep Learning на пальцах".

Курс предназначен для того, чтобы разобраться с современным deep learning с нуля, и не требует знаний ни нейросетей, ни machine learning вообще. Лекции стримами на Youtube, задания на Питоне, обсуждения и помощь в лучших русскоязычных чат-сообществах — ODS.ai [1] и ClosedCircles [2].

После него вы не станете экспертом, но поймете про что все это, сможете применять DL на практике и будете способны разбираться дальше сами. Ну, в лучшем случае.

Одновременно и в том же объеме курс будет читаться для магистрантов Новосибирского Государственного Университета, а также студентов CS центра [3] Новосибирска.

Выглядеть объяснение на пальцах будет примерно так:

Открытый курс «Deep Learning на пальцах» - 1

Главная ссылка — dlcourse.ai [4]. Подробности ниже.

Откуда вообще это взялось

Все началось с того, что один из бывших научных руководитель в очередной раз приехал в гости, и я спросил как у них дела с машинным обучением на родной кафедре НГУ. Оказалось, что они уже несколько лет ищут преподавателя и не могут найти. Я в шутку сказал, что в принципе могу, но придется устраивать телемост в Новосибирск из Кремниевой Долины.

Слово за слово, в следующем учебном году студенты кафедры приходили в аудиторию, и им там включали на прожекторе Youtube стрим. Они задавали вопросы, я отвечал с 5-секундной задержкой и вообще, будущее наступило. Огромное спасибо кафедре АФТИ ФФ НГУ [5] и Юре Бабурову (buriy [6]), который вел семинары!

Ну а если делать в 2019 году университетский курс на энтузиазме, то надо чтобы его материалы были открыты и доступны всем.
Тем более, когда я начинал это делать, на английском уже были прекрасные курсы о Deep Learning — и CS231n [7] от Стенфорда и Andrej Karpathy, и fast.ai [8] от Jeremy Howard. Про классический ML на русском есть отличный mlcourse.ai [9] от yorko [10], а про DL на русском полного комплекта (лекции, задания и живое место обсуждений) — я не нашел.

Сейчас, кстати, многие делают и выкладывают курсы про Deep Learning, и это замечательно. Если получится быть хоть какое-то время бейзлайном для других курсов — для меня это уже успех.

Что в курсе

Что вообще надо для полноценного курса? По мне — лекции, задания, и место для обсуждений и вопросов.

Лекции — будут стримами на Youtube каждую неделю, чтобы можно было задавать вопросы по ходу и потом.
Задания — будут выкладываться на github, все на Питоне в ноутбуках.
Для выполнения заданий иметь свой GPU необязательно — спасибо компани Google за Google Colab [11]!

Место обсуждений — канал #dlcourse_ai в слаке ODS.ai [1] и #dlcourse [12] на ClosedCircles.

Еще мы в курсе попросим вас написать пост о какой-то современной статье и поучавствовать в актуальном соревновании по машинному обучению.

Как попасть в ODS

Доступ в ODS дается по инвайтам, но если вы в заявке укажете, что вы насчет курса dlcourse.ai, ваши шансы резко возрастут. Одновременно это уверенно отвечает на вопрос "чем этот курс лучше других".

Примерную программу можно посмотреть в варианте прошлого года, про который был пост на Хабре — https://habr.com/ru/post/414165/ [13]

TL;DR

  • Основы deep learning до формул, математики и основного метода тренировки.
  • Использование современных библиотек на примере PyTorch.
  • Применение к основным доменам — компьютерному зрению, обработке текста и звука, обучению с подкреплением.
  • Краткий обзор современного состояния.

Что надо знать для успешного прохождения курса

Три вещи!
Для каждой будет приложена проверочная картинка — если она вас не испугала, то вы в деле.

Немного питона:
Открытый курс «Deep Learning на пальцах» - 2

Немного линейной алгебры:
Открытый курс «Deep Learning на пальцах» - 3

Немного матанализа:
Открытый курс «Deep Learning на пальцах» - 4

Кто вообще ведет курс

А ты правда продюсер? Да, я правда продюсер.

Лекции буду читать в основном я, но планируются и гостевые лекции от известных в узких кругах специалистов.
На всякий случай два слова обо мне — меня зовут Семен Козлов, я живу в Долине, руковожу машинным обучением в стартапе Instrumental [14], раньше работал в machine learning team в Dropbox. Еще раньше я занимался компьютерной графикой, делал игры, и помогал deep learning тем, что давал видеокартам причину существовать.

С остальным помогают:

  • Юрий Бабуров, специалист по анализу текста и распознаванию речи
  • Павел Петроченко и Денис Денисенко из OnPositive [15]
  • Максим Вахрушев и Кирилл Бродт из CS-Центра Новосибирска [3]
  • Алексей Гончаренко из Expasoft [16]
  • Гостевые лекторы — пока не спойлю кто!
  • Вся тусовка ODS, помогающая собирать материал для лекций.

Еще мне жуть как помогает жена, поддерживая и освобождая время. Готовить все это — какое-то безумное количество усилий.

Как начать!

На dlcourse.ai [4] можно записаться на аносы в почте или в Telegram-группе.
Первая лекция — уже через две недели, после 18-го февраля.
Если вы давно собирались разобраться с этим всеми нейросетями — вот он, шанс!

А еще — если у нас все получится, то неминуемо все курсы всех университетов будут вестись именно так. Поборемся за прекрасное будущее!

Автор: sim0nsays

Источник [17]


Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru

Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/obrabotka-izobrazhenij/307694

Ссылки в тексте:

[1] ODS.ai: http://ods.ai/

[2] ClosedCircles: https://closedcircles.com/chat

[3] CS центра: https://compscicenter.ru/

[4] dlcourse.ai: https://dlcourse.ai

[5] АФТИ ФФ НГУ: http://www.phys.nsu.ru/department/index.php/chairs/afti

[6] buriy: https://habr.com/ru/users/buriy/

[7] CS231n: http://cs231n.stanford.edu/

[8] fast.ai: https://www.fast.ai/

[9] mlcourse.ai: https://mlcourse.ai/

[10] yorko: https://habr.com/ru/users/yorko/

[11] Google Colab: https://colab.research.google.com/

[12] #dlcourse: http://closedcircles.com/?invite=b2a4930f7bfbc4a7d3ae2bfd296201d62196022b

[13] https://habr.com/ru/post/414165/: https://habr.com/ru/post/414165/

[14] Instrumental: https://www.instrumental.com/

[15] OnPositive: http://www.onpositive.com/onpositive/index.html

[16] Expasoft: https://expasoft.com/

[17] Источник: https://habr.com/ru/post/438940/?utm_campaign=438940