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 и ClosedCircles.

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 Новосибирска.

Выглядеть объяснение на пальцах будет примерно так:

n5hk2gkj0jpldcwldcrjpznizcg.jpeg

Главная ссылка — dlcourse.ai. Подробности ниже.

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 и Юре Бабурову (buriy), 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 от Стенфорда и Andrej Karpathy, и fast.ai от Jeremy Howard. Про классический ML на русском есть отличный mlcourse.ai от yorko, 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 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!

Место обсуждений — канал #dlcourse_ai в слаке ODS.ai и #dlcourse 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/

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.

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

Немного питона:
yedjma3sxx3hokgrcuvhy3s6ysa.png

Немного линейной алгебры:
tgpb1mkxngi8b0_yuyjlbgopewg.png

Немного матанализа:
jlvuajokabucav92ulakjuelqce.png


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, 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
  • Максим Вахрушев и Кирилл Бродт из CS-Центра Новосибирска
  • Алексей Гончаренко из Expasoft
  • 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.

На dlcourse.ai 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!

© Habrahabr.ru