Идет осенний семестр 2023
Набор на весенний семестр 2024 откроется в январе
Наши партнеры
Новость: возможность премиальной поддержки
Наши основные курсы всегда были и остаются бесплатными для всех. Однако теперь мы даем возможность приобрести дополнительную поддержку от менторов и преподавателей на время прохождения курса. Подробнее о том, что входит в премиальную поддержку и как ее приобрести — ниже

Deep Learning School

Школа глубокого обучения ФПМИ МФТИ

Школа глубокого обучения — это образовательный проект Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ. На наших курсах мы учим искусственному интеллекту и нейронным сетям с самых азов и до продвинутого уровня. Занятия ведут выпускники ФПМИ МФТИ, имеющие опыт разработки и исследований в области ИИ

Наши курсы

Наш курс разбит на две части, каждая из которых длится полгода.

Первая часть посвящена введению в машинное обучение и нейронные сети, а также применению нейросетей для компьютерного зрения. Вторая часть покрывает темы обработки текста и аудио.


Набор на новый поток обучения стартует каждые сентябрь и февраль. Сейчас открыт набор на поток осень-2023.

Программа обучения

Темы первой части курса
Более подробная информация об обучении и полная программа находятся на странице первой части курса
Машинное обучение
  • Базовые понятия машинного обучения
  • Линейные модели и решающие деревья
  • Предобработка данных, подбор параметров модели
  • Практика: решение задач МО
Полносвязные нейросети
  • Устройство нейрона и нейронной сети
  • Процесс обучения нейросетей
  • Практика: обучение нейросети на задачу классификации
Сверточные нейросети
  • Операция свертки и сверточная нейросеть
  • Архитектуры сверхточных сетей
  • Практика: сверточные нейросети для классификации изображений
Детекция объектов
  • Устройство нейросетей для детекции объектов
  • Практика: детекция объектов на картинке
Сегментация изображений
  • Устройство нейросетей для сегментации изображений
  • Транспонированная свертка, U-Net
  • Практика: сегментация объектов на картинке
Генерация изображений
  • Устройство автоэнкодера и его применения
  • Устройство GAN
  • Практика: GAN для генерации изображений
  • Практика: перенос стиля изображений
Темы второй части курса
Более подробная информация об обучении и полная программа находятся на странице второй части курса
Основы обработки текста
  • Задачи обработки текста
  • Предобработка текста перед подачей в модель МО
  • Библиотеки для работы с текстами в Python
Векторные представления слов
  • Виды векторных представлений слов и текстов: Bag of words, TF-iDF, etc
  • Нейронные векторные представления слов: word2vec, GloVe, FastText
Рекуррентные нейросети
  • Устройство рекуррентной нейросети (RNN)
  • Виды RNN: GRU, LSTM
  • Практика: классификация текста на основе RNN
Языковые модели и машинный перевод
  • Устройство и принцип работы языковых моделей
  • Задача машинного перевода и устройство модели для ее решения
  • Практика: создание языковой модели
  • Практика: создание модели для машинного перевода
Механизм внимания и Трансформеры
  • Механизм внимания (attention). Self-attention, cross-attention
  • Архитектура Transformer
  • Практика: реализация Attention и Transformer
ChatGPT, GPT-4
  • Устройство ChatGPT, GPT-4
  • Zero-shot learning, Instruction tuning, RLHF
Задачи NLP
  • Обзор задач обработки естественного языка
  • Question answering, Суммаризация текста
  • Практика: суммаризация текста
Введение в обработку аудио
  • Обработка аудио: основы
  • Архитектуры моделей для обработки аудио
Формат обучения
  • Обучение полностью онлайн: нужны только ноутбук и интернет
  • Занятия каждую неделю: лекция, семинар и домашнее задание
  • Коммьюнити и поддержка: чат в телеграме с преподавателями и однокурсниками
Подробнее про формат обучения читайте на страницах курсов:

Наши преимущества

  • Занятия в школе ведут выпускники и преподаватели ФПМИ МФТИ с опытом работы в разработке и исследованиях ИИ

  • На наших курсах много практики. Вам предстоит много практических домашних заданий и самостоятельный итоговый проект в конце семестра.

  • Мы стараемся постоянно улучшать наши курсы и обновлять материал

  • Чат с однокурсниками и преподавателями дает необходимую поддержку во время прохождения курса и ответы на все вопросы
ФПМИ МФТИ
Deep Learning School ведётся преподавателями и студентами Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ.

Наша Физтех-школа предлагает множество образовательных возможностей для школьников, студентов и выпускников ВУЗов

Будьте с нами!

Наша почта для связи: dlphystech@gmail.com

Также мы активно ведём нашу группу ВК, YouTube-канал и GitHub

©2023 Deep Learning School

Made on
Tilda