Elettracompany.com

Компьютерный справочник
5 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Школа глубокого обучения мфти

Школа глубокого обучения мфти

Deep Learning School

Информация

Другое

Действия

238 записей

Поздравляем всех с первым днем весны, а также с тем, что регистрация завершена и курс объявляется открытым!
Для начала обучения осталось сделать совсем немного — необходимо зарегистрироваться на онлайн-курс Deep Learning на платформе Stepik.org. Показать полностью… Пожалуйста, обратите внимание на информацию ниже.

Зарегистрироваться на курс можно по ссылкам:
Базовый поток: https://stepik.org/course/65388
Продвинутый поток: https://stepik.org/course/65389/
Чтобы нам было легче находить вас на Stepik, пожалуйста, регистрируйте ваш аккаунт на тот же адрес электронной почты, на который вам приходит это письмо, а также указывайте настоящие имя и фамилию.
По мере прохождения курса на Stepik будут появляться материалы занятий. Задания курса будут двух видов: интегрированные в платформу (например, тестовые) и практические. Результатом практического задания обычно является файл в формате .ipynb. Сдача таких файлов также будет происходить на Stepik.
Если вы ещё не вступили в чат своего потока в Telegram, обязательно это сделайте.

ФПМИ МФТИ запускает серию бесплатных вебинаров о том, как стать профессионалом в ИТ и получить отличную работу!

Первый вебинар пройдет 8 апреля в 18:30: «Кого возьмут в будущее? Какие профессии востребованы в мире ИТ и где на Показать полностью… них можно переобучиться». Не забудьте зарегистрироваться: https://vk.cc/ask7qH

На вебинаре расскажут:
• на какие профессии постоянно растет спрос в мире IT вне зависимости от времени года и кризиса на дворе;
• какие ИТ-профессии может освоить человек с любой специальностью;
• какие качества, для этого нужны;
• как и где обучиться на эти профессии с нуля;
• какие курсы предлагает ФПМИ для повышения квалификации и профессиональной переподготовки.

Спикеры:
Андрей Райгородский, директор физтех-школы прикладной математики и информатики, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой дискретной математики.
Даниил Поляков, разработчик машинного обучения в Яндексе, выпускник Школы анализа данных Яндекса, преподаватель машинного обучения, прикладной математики и программирования в ШАДе и в МФТИ.

Привет, друзья!
Залили на канал записи вебинаров с 20.03.2020 по языковым моделям:
Показать полностью…
Лекция: https://vk.cc/ashLsN

Приносим извинения, с семинаром не всё получилось гладко — из-за проблем с интернетом запись иногда подлагивает. Надеемся, не критично.
Приятного просмотра!

4-5 апреля пройдет отбор на онлайн-интенсивы в рамах фестиваля RuCode

Это программа для начинающих в сфере спортивного программирования (дивизионы C и D) и искусственного интеллекта. Участвовать приглашаются все желающие — школьники, Показать полностью… студенты вузов и колледжей, специалисты и так далее.

Пройти регистрацию и подать заявку на участие можно до 3 апреля включительно на сайте rucode.net.

В ходе отбора надо будет решить:

на трек по спортивному программированию: индивидуальный (!) тур из 10 задач за 4 часа;

на трек по искусственному интеллекту: 10 задач по математике, 3 задачи по программированию и 2 задачи по ИИ в индивидуальном формате.

Что будет дальше

Дальше обучение пройдет по двум трекам:

Спортивное программирование — лучшие участники отбора будут поделены на дивизионы по уровню сложности — С и D. Интерактивные интенсивы пройдут с 22 по 24 апреля в формате онлайн-лекций, контестов и онлайн-разборов. За три дня предстоит осилить 10 часов лекционных занятий и 15 часов практических. Темы: вычислительная геометрия, динамическое программирование, теория чисел, особенности работы с алгоритмами и другие. Лекторы курса – преподаватели крупнейших вузов России (МФТИ, УрФУ, НГУ, ДВФУ).

Искусственный интеллект — обучение пройдет в формате онлайн-лекций и работы над своим проектом. С 10 по 21 апреля пройдет 8 онлайн-лекций. Лекторы курса – преподаватели МФТИ и эксперты из крупных IT-компаний. По результатам интенсивов 25 лучших студентов будут представлять свои проекты. Трек и задачи разработаны МФТИ, Сбербанком и Аналитическим центром при Правительстве Российской Федерации.

Все выпускники будут приглашены без отбора для участия в онлайн-чемпионате RuCode 25-26 апреля.

Школа глубокого обучения МФТИ приглашает школьников и студентов на бесплатные курсы

Школа глубокого обучения МФТИ приглашает старшеклассников и студентов пройти курсы по нейронным сетям. В весеннем семестре впервые открывается поток для студентов технических вузов, где технологии глубокого обучения будут разбираться более подробно и с применением сложного математического аппарата. Кроме того, участие в школе даст всем слушателям не только полезные знания, но и дополнительные баллы при поступлении в бакалавриат и магистратуру.

Школа работает с 2017 года и организована Физтех-школой прикладной математики и информатики МФТИ совместно с компаниями Яндекс, 1С, СберТех, Сбербанк, Тинькофф Банк и ABBYY. Она уже собрала 5000 слушателей из более чем 700 населенных пунктов России и стран СНГ.

Цель организаторов — познакомить школьников и студентов с технологиями работы с нейронными сетями, которые являются перспективной и активно развивающейся областью, имеющей множество применений в самых разных сферах.

В весеннем семестре обучение пройдет в четыре потока:

1. Основной поток: 1 семестр;
Курс повторяет программу первого семестра и рассчитан на старшеклассников, увлекающихся программированием и математикой. На занятиях будут разобраны основы языка Python, платформа для нейронных сетей PyTorch и работа с архитектурами для обработки изображений. Занятия доступны с 25 февраля только в онлайн-формате.

Читать еще:  Школа индивидуального обучения шанс

2. Основной поток: 2 семестр;
Продолжение курса основного потока осеннего семестра. Программа посвящена моделям, предназначенным для работы с естественным языком, генеративно-состязательным сетям и обучению с подкреплением.
Очные занятия будут проходить по субботам с 17:00 до 20:00 в офисе 1С в Москве, по адресу Дмитровское шоссе, дом 9. Доступен онлайн-формат. К курсу могут присоединиться все желающие, обладающие знаниями по программе осеннего семестра.

3. Продвинутый поток;
Поток для школьников и студентов, знакомых с глубоким обучением, в том числе выпускников осеннего потока школы. Программа делится на тематические модули, в каждом из которых рассматриваются прикладная задача и методы ее решения. Поток запустится в середине марта. Занятия будут проходить по воскресеньям в Москве, в офисе 1С. Тематики: методы обработки аудио при помощи нейронных сетей, продвинутые генеративные модели.

4. Студенческий поток.
Новое направление, предназначенное для студентов технических вузов, которые уже владеют математическим аппаратом и хотят научиться применять его для нейросетевого анализа данных. Объяснение ведется на более глубоком уровне и требует знания частных производных и понятия условной вероятности. Курс доступен с 25 февраля только в режиме онлайн.

Директор Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ Андрей Райгородский отметил: «Система кружков Школы глубокого обучения существует с 2017 года и не прекращает развиваться. В этом семестре наряду с основным и продвинутым потоками мы готовим к запуску „студенческий поток“ для студентов технических вузов. Как и в случае с олимпиадой и школой „Я — профессионал“, мы чувствуем свою ответственность за подготовку кадрового потенциала страны в области математики, информатики и таких их приложений, как ИИ, большие данные, биоинформатика и тому подобное. Конечно, кружки надо распространять на все уровни образования, чтобы в нынешних реалиях, в мире цифровой экономики донести до максимального числа людей — школьников, студентов — наши знания».

МФТИ открыл регистрацию на бесплатные курсы «Школы глубокого обучения» по нейронным сетям

Школа глубокого обучения (Deep Learning School) — учебная организация на базе ФПМИ МФТИ.

Занятия ведут студенты и выпускиники Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ.

Цель курсов — познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения (нейронных сетей) в интерактивном формате.

Подать заявку можно до 22 сентября на сайте.

посмотрел вводную лекцию, чот жесковато, лектор-прогер слишком вникал в подробности, видно что он сильно в этом шарит, но для вводной лекции можно было сделать более обзорно зацепить бОльший объем.

ЗЫ по почте прислали ссылку на материалы прошлого года https://github.com/DLSchool/deep_learning_2018-19

будут два месяца учить запускать keras?

мало знать керас, нужно еще понимать какая структура нейросети будет оптимальной для конкретной задачи
почему бы не записаться и сделать выжимку для Пикабу?

Я вот как-то хотел решить одну задачу через нейросети, но там не очень типичная задача — нельзя предварительно создать набор для обучения, а похожих задач я так и не нашел чтобы подсмотреть как ее решать

Если нельзя предварительно создать набор для обучения — значит задача нейросетями не решается.

керас как раз скрывает от разработчика структуру ИНС.

Хотите сделать выжимку — записывайтесь, делайте. Я к МФТИ отношусь примерно так же как к ИТМО — хайпожоры, не более.

С уважением, начотдела исследований нейронных сетей и машинного обучения.

магистр нейросетей, может тогда дашь наводку

алфавит из N символов избыточно кодируется блоками по M байт, на блоки наносится шум и «эхо» от одного или нескольких предыдущих блоков, требуется придумать алгоритм который позволит с наименьшим числом ошибок кодировать и декодировать сообщения для заданных N и M. Предполагается что шум и эхо неизвестны, но подчинятся каким-то законам и не полностью рандомны.

ок, и при чем тут нейросеть?

ну думал у тебя кругозор немного дальше знаний о нейросететях.

у меня-то простирается.

а тебе б для начала научиться в постановку и декомпозицию.

то, что ты пытаешься создать — называется стеганография. и я бы тебе посоветовал для начала изучить уже имеющийся материал по теме.

Хм, а каким образом сюда относятся методы скрытой передачи информации ? В постановке задачи я ничего такого не говорил.

Тут стоит задача полностью использовать доступный блок данных. Хотя бы подобрать наилучший «словарь перевода» единичных символов в блоки, а лучше чтобы при формировании блоков учитывалось некоторое количество предыдущих символов.

Да, может я и не изучал стеганографию предметно, но отдельные статьи разных методов для изображений (DCT, фракталы) и видео (внедрение на уровне блоков кодирования) я ради интереса прочитал.

И когда искал что-то подходящее для меня я именно мой случай не встретил, хотя одна идея стеганографии оказалась полезной, но далеко не в том виде как ее подали. Да и насколько я понимаю, стеганография вообще не предназначена чтобы использовать все доступные объемы «транспорта». А криптография тут вообще и боком не стояла.

Читать еще:  Обучение на механика по выпуску автотранспорта

Deep Learning School

Школа глубокого обучения (Deep Learning School) — кружок от ФПМИ МФТИ, рассчитанный на старшеклассников, интересующихся программированием и математикой.

Цель курсов кружка — познакомить слушателей с основными принципами глубокого обучения (нейронных сетей) в интерактивном формате и на примере практических задач.

Почему нейросети?

Практически все сервисы таких крупных компаний, как Google, Яндекс, Facebook, Microsoft, используют нейронные сети для своей работы. Почему? Потому что они крайне эффективны в задачах, связанных с компьютерным зрением (например, Google Photo) и обработкой естественного языка (например, Яндекс.Алиса). И это далеко не все применения нейросетей. Самые современные подходы способны на то, что раньше казалось фантастикой.

Для кого

Наша основная аудитория — школьники 9-11 класса, интересующиеся математикой и программированием.

Однако подать заявку может любой желающий.

​Студентам

​Скоро стартует набор студентов на прохождение курса нашей Школы!

Однако текущую версию курса можно пройти уже сейчас.

(кнопка «Подать заявку» внизу страницы)

Чему Вы научитесь

  • Python. Уверенно писать на языке программирования Python
  • Инструменты. Пользоваться современными инструментами разработки программ с ИИ
  • Математика. Вы изучите основы линейной алгебры, основы оптимизации, основы теории вероятностей
  • Машинное обучение. Что такое обучение машины? Почему данные так важны? Как можно предсказать погоду или детектировать спам с помощью алгоритмов ИИ? На эти и многие другие вопросы вы получите ответы
  • Полносвязные нейросети. На что способен один нейрон нейросети? Насколько круче глубокая сеть и почему? Вы узнаете это на практике при помощи фреймворка PyTorch
  • ​Сверточные нейросети. Как классифицировать изображение? Как обнаружить объекты на фото или распознать лица? На это способны сверточные нейронные сети

С октября 2018 года стартует продвинутый поток. Он рассчитан на людей, которые уже имеют опыт в обучении нейросетей, но желают расширить свой кругозор и освоить новые техники.

В нём мы собираемся рассказать непростые, но очень интересные темы.

Форматы

Школьникам можно проходить курс в двух форматах: очное обучение (занятия 1 раз в неделю) и онлайн-обучение.

На очных занятия лекции и семинары будут рассказываться лично, а онлайн-слушателям будут доступны только видеозаписи.

Другим слушателям доступна только онлайн-форма занятий.​

Видео-лекции, материалы с семинаров и домашние задания будут доступны вне зависимости от формата.

Набор стартовал: 24 сентября 2018 года.

Конец приёма заявок: 20 октября 2018 года.

Обучение стартует: 27 октября 2018 года.

Планируемый объем курса: 14 занятий (1 занятие в неделю).

Школа глубокого обучения мфти

ГРАФИК РАБОТЫ ЗФТШ В ПЕРИОД ДО 30.04.2020

В связи с карантином методисты ЗФТШ до 30.04.2020 будут работать удаленно.

Занятия с учащимися очного отделения будут проводиться дистанционно по ранее утвержденному расписанию. «Посещение» занятий обязательно. Подробности узнавайте у своих преподавателей.

Сидим дома. Решаем задания

Заочная физико-техническая школа (ЗФТШ) Московского физико-технического института (национального исследовательского университета) (МФТИ) проводит набор в 8 – 11 классы учащихся 7 – 10 классов общеобразовательных учреждений.

Для обучения вы можете выбрать произвольный набор предметов.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ!
По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 10 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 10 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 10 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 10 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 9 класса!

Читать еще:  Обучение по 44 фз

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 9 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 9 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 9 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 8 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 8 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 8 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 8 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 7 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

Вступительное задание в Заочную физико-техническую школу МФТИ на 2020/2021 учебный год.
ВНИМАНИЕ. Тестирование предназначено для учеников 7 класса!

Срок сдачи задания: 1 мая 2020 г.

Вниманию школьников, поступающих на заочное отделение ЗФТШ! По многочисленным просьбам срок отправки выполненного вступительных заданий продлен до 1 мая 2020 года.

Начало обучения: 1 сентября 2020 г.

ЗФТШ работает в сфере профильного дополнительного образования детей с 1966 года. За прошедшие годы школу окончили более 100 тысяч учащихся; каждый второй студент МФТИ – её бывший ученик.
Обучение в школе ведётся по четырем предметам научно-технической направленности – физике, математике, информатике и химии. Выбрать для обучения можно как все предметы сразу, так и произвольный набор из них.
Цель нашей школы – помочь учащимся 8 – 11-х классов общеобразовательных учреждений, интересующимся предметами научно-технической направленности, углубить и систематизировать свои знания по этим предметам, а также способствовать их профессиональному самоопределению.

Курсы рассчитаны на учащихся 8-11 классов. Каждый курс разбит на 4-6 заданий. В каждом задании содержится теория, список дополнительной литературы, контрольные вопросы и задачи.

Решения задач проверяют преподаватели ЗФТШ – студенты, аспиранты и выпускники МФТИ, которые будут находиться с Вами в постоянном контакте.

Главное, что Вы получите от обучения – это знания, которые останутся с Вами на всю жизнь. Кроме того, Вы научитесь самостоятельности, работе с литературой, поймете как грамотно оформлять свои решения.

По окончании школы выдаётся свидетельство, которое дает до 10 дополнительных баллов в портфолио абитуриента МФТИ.

А ещё в ЗФТШ есть Лекторий по физике, математике и химии. Это уникальная возможность прослушать лекции по всем необходимым для сдачи экзаменов темам от квалифицированных преподавателей МФТИ. Трансляции лекций идут в реальном времени, но их можно посмотреть в любое время в записи

«УЧЕБА В ЗФТШ И УЧАСТИЕ В ОЛИМПИАДАХ СДЕЛАЛИ МОЁ ПОСТУПЛЕНИЕ НА ФИЗТЕХ ДОВОЛЬНО ПРОСТЫМ»

Константин Новосёлов,
выпускник ЗФТШ, затем МФТИ,
лауреат Нобелевской премии по физике 2010 г.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты 220 Вольт
Adblock
detector