Модель учится на данных
Линейная регрессия · градиентный спуск
Открыть неделю ↗English Русский
КУРС ИДЕЙ И ЭКСПЕРИМЕНТОВ · 2026
Математические основы, современное машинное обучение и эксперименты, которые вы можете объяснить. Изучайте идеи по неделям и связывайте их с практикой.
Немного интуиции. Немного математики. Много открытий.
ВАШ МАРШРУТ ПО КУРСУ
Линейная регрессия · градиентный спуск
Открыть неделю ↗
Логистическая регрессия · SVM · ядра
Открыть неделю ↗
Решающие деревья · ансамбли
Открыть неделю ↗
Полносвязные сети · autograd
Открыть неделю ↗Лекция · EN ↗ Учебник · RU ↗ Практикум · EN ↗ Лабораторная — Недоступно / не предусмотрено
Свёртки · остаточное обучение
Открыть неделю ↗
RNN · Transformer
Открыть неделю ↗Лекция · EN ↗ Учебник · RU ↗ Практикум · EN ↗ Лабораторная — Недоступно / не предусмотрено
Правдоподобие · Байес · идея VAE
Открыть неделю ↗
Недели 01–07 · 90 минут
Открыть неделю ↗Фурье · вейвлеты · ЭЭГ · SKAB
Открыть неделю ↗
PCA · t-SNE · автоэнкодеры · VAE
Открыть неделю ↗SimCLR · CLIP · обучение представлений
Открыть неделю ↗U-Net · YOLO · SAM · неопределённость
Открыть неделю ↗PINN · обратные задачи
Открыть неделю ↗Обучение с подкреплением · RLHF
Открыть неделю ↗Исследование по выбору студентов
Открыть неделю ↗Ничего не найдено. Измените запрос или выберите «Все недели».
Материалы появляются по мере публикации. Тире означает, что материал недоступен или не предусмотрен. Для будущих тем доступна программа.
Машинное обучение кажется простым дважды: сначала, когда вы просто им пользуетесь, и снова, когда открываете основы, из которых оно вырастает.Как мы учимся и работаем вместе ↗
Начните с плана недели, пройдите лекцию и практикум, затем вернитесь к подробному объяснению в учебнике. В каждом эксперименте спрашивайте: что изменилось, как это оценили и какие выводы подтверждают данные?
Даты, оставшиеся организационные сведения и неутверждённые правила публикуются отдельно. Пункты TODO(instructor) ожидают подтверждения преподавателя.