Krististudio.ru

Онлайн образование
1 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:

Читать еще:  Обучение машиниста крановщика

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.

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.

Читать еще:  Обучающие задачи по географии

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.

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:  Автошкола в зеленограде стоимость обучения 2020

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.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector