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:

1. Лекция: Как устроены нейроны, параметры, градиентный спуск и backpropagation? Что это за штуки? Почему они работают именно так?
2. Практическая часть: Захватите ноутбук. Специального ПО не нужно, достаточно браузера и способности подключиться к WiFi
3. 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