Data Analysis/Інтелектуальний Аналіз Даних

Lc 1. Вступ. pdf video 

Основні означення. Машинне навчання, слабкий та сильний штучний інтелект. Загальний огляд сучасних моделей комп’ютерного бачення та обробки природної мови, їхні технічні характеристики. Силабус. 

Lc 2. Кероване навчання pdf video 

Лінійна регресія. Методи класифікації. Показники ефективності моделей. Логістична регресія. Дерево ухвалення рішень. Метод к-ближніх сусідів. 

Lc 3. Кероване навчання pdf video 

Метод опорних векторів. Ансамблеве навчання. 

Lc 4. Кероване та некероване навчання  pdf video 

Наївний баєсів класифікатор. Задачі кластеризації: метод к-середніх, методи оцінки якості кластеризації. ЕМ алгоритм 

Lc 5. Некероване навчання  pdf video 

Задачі кластеризації: ієрархічна кластеризація та DBSCAN. Методи зниження розмірності: PCA та TSNe 

Lc 6. Методи обробки природної мови (NLP)  pdf video 

Класифікація та кластеризація текстових даних, побудова n-gram мовної моделі, тематичне моделювання. 

Lc 7. Штучні нейронні мережі. Повнозв’яні нейромережі(FCNN) pdf video 

Навчання нейромереж, проблема перенавчання і методи регуляризації.

Lc 8. Навчання глибоких нейромереж pdf video 

Методи оптимізації градієнтного спуску. Перенесення навчання (Transfer learning). Автокодувальники 

Lc 9. Згорткові нейронні мережі (CNN)  pdf video 

Основні поняття та складові блоки згорткових мереж. Найбільш відомі сучасні архітектури (VGG, Inception, ResNet, MobileNet) та можливості їхнього використання 

Lc 10. Рекурентні нейронні мережі (RNN) pdf video 

Опрацювання послідовностей (часових рядів). Архітектури LSTM та GRU. Класифікація текстів за допомогою рекурентних мереж. Word2Vec та Glove. 

Lc 11. Рекурентні нейронні мережі  pdf video 

Генерація текстів за допомогою RNN. Машинний переклад (seq2seq). Механізм уваги в рекурентних мережах. 

Lc 12. Трансформери.  pdf video 

Архітектура Transformer, механізм внутрішньої уваги, мовні моделі, що базуються на цій архітектурі (GPT, BERT). Великі мовні моделі. Механізм дистиляції знань в нейромережах (DistilBERT) 

Lc 13.  Генерація зображень за допомогою нейромереж pdf video 

Перенесення стилю зображення. Генеративні змагальні мережі (GAN). 

Lc 14. Генерація зображень за допомогою нейромереж pdf video 

Варіаційний автокодувальник (VAE). Латентний простір. Обумовлений VAE. VQ-VAE 

Lc 15. Генерація зображень за допомогою нейромереж pdf video 

Дифузні моделі. Пряма та обернена дифузія. Латентна дифузія. 

Lc 16. Багатомодальні моделі: поєднання текстів і зображень. pdf video 

Трансформер для опрацювання зображень (ViT). Навчання на контрастах. Архітектура CLIP. 

Lc 17. Генерація зображень за текстовим описом pdf video 

Архітектура DALL-Е-1, GLIDE, DALLE-2 

Lc 18. Підсумки pdf 

Конспект лекцій