-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
index.html
560 lines (534 loc) · 35.3 KB
/
index.html
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<!-- Required meta tags -->
<meta charset="utf-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no">
<link rel="shortcut icon" type="image/png" href="/favicon.png"/>
<!-- Bootstrap CSS -->
<link rel="stylesheet" href="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.0.0/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-Gn5384xqQ1aoWXA+058RXPxPg6fy4IWvTNh0E263XmFcJlSAwiGgFAW/dAiS6JXm"
crossorigin="anonymous">
<link href="https://fonts.googleapis.com/css?family=Open+Sans|Roboto+Slab" rel="stylesheet">
<link rel="stylesheet" href="libs/util.carousel.css" />
<link rel="stylesheet" href="libs/util.carousel.skins.css" />
<link rel="stylesheet" href="libs/magnific-popup/magnific-popup.css" />
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css">
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="styles.css">
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="tabs.css">
<title>Deep learning на пальцах!</title>
</head>
<body>
<div class="intro-heading container">
<img class="logo" src="/assets/images/123.svg" height="60" />
DEEP LEARNING НА ПАЛЬЦАХ
<!-- <img class="logo" src="/assets/images/124.svg" height="100" /> -->
</div>
<div class="container-fluid section-intro">
<div class="intro-join">
<span>
<div class="subheading">Если вы давно собирались разобраться <br /> с этими всеми нейросетями - вот он, шанс!</div>
<!-- <button type="button" class="btn intro-join__btn btn-primary">ЗАПИСАТЬСЯ
НА КУРС</button> -->
</span>
</div>
</div>
<div class="container">
<div class="row section-description">
<div class="col-md-auto section-description__info">
<div class="info-heading heading">
ВВОДНЫЙ КУРС
</div>
<div class="info-subheading">
Лучший способ начать изучать deep learning на русском языке
</div>
<div class="info-text">
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 ML-сообществах — <a href="http://ods.ai">ODS.ai</a> и <a href="http://closedcircles.com/?invite=a5f6bea89716a16054cfbfb3fafa6ed111dff4b8">ClosedCircles</a>.
<br />
<br />
Одновременно и в том же объеме курс читается для магистрантов Новосибирского Государственного Университета, а
также студентов CS центра Новосибирска.
</div>
<div>
</div>
</div>
<div class="col-md-auto section-description__reader">
<div class="reader__info">
<div class="reader__is">
<div class="reader-heading">ЛЕКЦИИ ЧИТАЕТ</div>
<div class="reader-name">СЕМЕН КОЗЛОВ</div>
</div>
<div class="reader__twitter">
<i class="fa fa-twitter" aria-hidden="true"></i><a class="text-light" target="_blank" href="https://twitter.com/sim0nsays?lang=en">sim0nsays</a>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="container-fluid section-helpers">
<div class="container section-helpers__wrapper">
<div class="row helpers-content">
<div class="col-md-4 text-center heading">ПОМОГАЮТ</div>
<div class="col-md-8 row">
<div class="row">
<div class="helper col-md-4">
<div class="helper__name">
Юрий Бабуров
</div>
<div class="helper__about">
Специалист по анализу текста и распознаванию речи
</div>
</div>
<div class="helper col-md-4">
<div class="helper__name">
Павел Петроченко <br /> и Денис Денисенко
</div>
<div class="helper__about">
<a target="_blank" href="http://www.onpositive.com/">OnPositive</a>
</div>
</div>
<div class="helper col-md-4">
<div class="helper__name">
Максим Вахрушев <br /> и Кирилл Бродт
</div>
<div class="helper__about">
<a target="_blank" href="https://compscicenter.ru/">CS-Центр Новосибирска</a>
</div>
</div>
</div>
<div class="row helpers">
<div class="helper col-md-4">
<div class="helper__name">
Александр Гончаренко
</div>
<div class="helper__about">
<a target="_blank" href="https://expasoft.com/">Expasoft</a>
</div>
</div>
<div class="helper col-md-4">
<div class="helper__name">
Лена Бручес
</div>
<div class="helper__about">
<a target="_blank" href="https://2gis.ru/">2GIS</a>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="container">
<div class="row discussion__content">
<div class="discussion__heading col-lg-5 col-md-12">
ДЛЯ ВОПРОСОВ, ПОМОЩИ И ОБСУЖДЕНИЙ
</div>
<div class="col-lg-7 col-md-12 row discussion__toolbar">
<a href="https://twitter.com/sim0nsays?lang=en" target="_blank" class="discussion__button col-sm-3">
<img class="svg-img" src="assets/images/twitter.svg" height="25" width="25">twitter
</a>
<a href="https://t.me/joinchat/GjohMhchAMW_P5q_uj79hA" target="_blank" class="discussion__button telegram-btn col-sm-3">
<img class="svg-img" src="assets/images/3.svg" height="25" width="25">telegram
</a>
<a href="http://ods.ai" target="_blank" class="discussion__button col-sm-3">
<img class="svg-img no-margin" src="assets/images/logo_ods.svg" height="25" width="25"> ods.ai
</a>
<a href="http://closedcircles.com/?invite=a5f6bea89716a16054cfbfb3fafa6ed111dff4b8" target="_blank" class="discussion__button col-sm-3">
<img src="assets/images/5.png"> closedcircles
</a>
</div>
</div>
</div>
<div class="container section-interactive">
<div class="row">
<div class="col-12 section-interactive__heading text-center heading">ЛЕКЦИИ И ЗАДАНИЯ</div>
<div class="material-tabs">
<div class="tabbed-section__selector">
<a class="tabbed-section__selector-tab-1 active" href="#">ЛЕКЦИИ И ЗАДАНИЯ</a>
<!-- <a class="tabbed-section__selector-tab-2" href="#">ЗАДАНИЯ</a> -->
<!-- <a class="tabbed-section__selector-tab-3" href="#">СОРЕВНОВАНИЯ</a> -->
<span class="tabbed-section__highlighter"></span>
</div>
<div class="tabbed-section-1 visible">
<div class="table-responsive-lg">
<table id="lections-table" class="table">
<tbody>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 1: <br/> Введение</th>
<td class="no-wrap">20 февраля, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">О чем курс, что такое machine learning и deep learning, основные домены - computer vision, NLP, speech recognition, reinforcement learning. Ресурсы. </td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=_q46x0tq2FQ">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/veif179mw6cdp2v/Lecture%201%20-%20Intro.pptx?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Семинар 1: <br/> Python, numpy, notebooks</th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Краткий обзор инструментария, необходиомого для курса - Python, Jupyter, numpy. Google Colab как среда выполнения Jupyter Notebooks в облаке.</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=9lPrQEAQSqA">Видео</a></br/>
<a target="_blank" href="https://colab.research.google.com/drive/1FBdo0TAv5eiWNl909vrcAQeau476rlOK">Материалы</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 2: <br/> Элементы машинного обучения</th>
<td class="no-wrap">27 февраля, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Обзор задачи supervised learning. K-nearest neighbor как пример простого алгоритма обучения. Тренировочная и тестовые выборки. Гиперпараметры, их подбор с помощью validation set и cross-validation. Общая последовательность действий при тренировке и валидации моделей (Machine Learning Flow).</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=1BUuB28FDOc">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/h1r9iju8i1c1gyp/Lecture%202%20-%20Machine%20Learning%20-%20annotated.pptx?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Семинар 2: <br/> Установка окружения для заданий</th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Установка окружения, необходимого для решения заданий. Некоторые детали KNN. </td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=jnjvku8-zkc">Видео</a></br/>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Задание 1, Часть 1: <br/> K-nearest neighbor</th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Знакомство с Python и numpy, реализация K-nearest neighbor classifier руками. Выбор гиперпараметра с помощью cross-validation.</td>
<td>
<a target="_blank" href="https://github.com/sim0nsays/dlcourse_ai/tree/master/assignments/assignment1">Задание</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 3: <br/> Нейронные сети</th>
<td class="no-wrap">6 марта, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Линейный классификатор - нейронная сеть с одним слоем. Softmax, функция потерь cross-entropy. Тренировка с помощью стохастического градиентного спуска, регуляризация весов.
Многослойные нейронные сети, fully-connected layers. Алгоритм backpropagation.</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=kWTC1NvL894">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/ywn9xoxeyy7250b/Lecture%203%20-%20Neural%20Networks%20-%20annotated.pdf?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Семинар 3: <br/> Вычисление градиентов </th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Детальный разбор вычисления градиентов softmax и cross-entropy. </td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=bZihskzsSjM">Видео</a></br/>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Задание 1, Часть 2: <br/> Линейный классификатор</th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Реализация линейного классификатора, подсчет градиентов и тренировка с помощью SGD своими руками.</td>
<td>
<a target="_blank" href="https://github.com/sim0nsays/dlcourse_ai/tree/master/assignments/assignment1">Задание</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 4: <br/> PyTorch и подробности</th>
<td class="no-wrap">13 марта, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Backpropagation с матрицами. Введение в PyTorch. Инициализация весов. Улучшенные алгоритмы градиентного спуска (Adam, RMSProp, итд). </td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=tnrbx7V9RbA">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/bdk2rdjxx4c0cte/Lecture%204%20-%20Framework%20%26%20Details%20-%20annotated.pdf?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Задание 2, Часть 1: <br/> Нейронные сети</th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Реализация своей собственной многослойной нейронной сети и ее тренировки.</td>
<td>
<a target="_blank" href="https://github.com/sim0nsays/dlcourse_ai/tree/master/assignments/assignment2">Задание</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 5: <br/> Нейронные сети на практике</th>
<td class="no-wrap">20 марта, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">GPUs. Процесс тренировки и overfitting/underfitting на практике,. Learning rate annealing. Batch Normalization. Ансамбли. Что нового в 2018.</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=2gIn9cVn9cA">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/fa047fxlbqcmv96/Lecture%205%20-%20Neural%20Network%20In%20Practice%20-%20annotated.pdf?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Задание 2, Часть 2: <br/> PyTorch</th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Реализация нейросети на PyTorch, практика тренировки и визуализации предсказаний модели.</td>
<td>
<a target="_blank" href="https://github.com/sim0nsays/dlcourse_ai/tree/master/assignments/assignment2">Задание</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 6: <br/> Convolutional Neural Networks</th>
<td class="no-wrap">27 марта, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Convolution и pooling layers. Эволюция архитектур: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet. Transfer learning. Аугментации.</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=tOgBz8lFz8Q">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/k8rtpvlc3xaj65b/Lecture%206%20-%20CNNs%20-%20annotated.pdf?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Задание 3: <br/> Convolutional Neural Networks</th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Реализация Convolutional Neural Networks руками и на PyTorch.</td>
<td>
<a target="_blank" href="https://github.com/sim0nsays/dlcourse_ai/tree/master/assignments/assignment3">Задание</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 7: <br/> Segmentation и Object Detection <br/> (Владимир Игловиков)</th>
<td class="no-wrap">3 апреля, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Более сложные задачи компьютерного зрения - сегментация (segmentation) и нахождение объектов на изображении (object detection).</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=r2KA99ThEH4">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://slides.com/vladimiriglovikov/title-texttitle-text-17#/">Слайды</a>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=LFQPUYDUpvg">Версия 2017</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Задание 4: <br/> Hotdog or Not</th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Использование методов transfer learning и fine tuning на примере распознавания хотдогов.</td>
<td>
<a target="_blank" href="https://github.com/sim0nsays/dlcourse_ai/tree/master/assignments/assignment4">Задание</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 8: <br/> Metric Learning, Autoencoders, GANs</th>
<td class="no-wrap">10 апреля, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Metric Learning на примере распознавания лиц, обзор некоторых методов unsupervised learning в DL.</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=ajEQ10s8XRg">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/n25eai8ivlq60bh/Lecture%208%20-%20Metric%20and%20Unsupervised.pdf?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 9: <br/>Введение в NLP, word2vec</th>
<td class="no-wrap">17 апреля, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Краткий обзор области обработки естественного языка и применения deep learning к ней на примере word2vec.</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://youtu.be/MBQdMQUZMQM">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/na7lpz9xhgx8gp1/Lecture%209%20-%20Intro%20to%20NLP%20-%20annotated.pdf?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Задание 5: <br/>Word2Vec</th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Реализация word2vec на PyTorch на маленьком наборе данных.</td>
<td>
<a target="_blank" href="https://github.com/sim0nsays/dlcourse_ai/tree/master/assignments/assignment5">Задание</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 10: <br/>Recurrent Neural Networks</th>
<td class="no-wrap">24 апреля, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Применение рекуррентных нейронных сетей (recurrent neural networks) в задачах распознавания естественного языка. Детали архитектуры LSTM.</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=tlj-CMibdMI">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/eafd6z6sr2ajnka/Lecture%2010%20-%20RNNs%20-%20annotated.pdf?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Задание 6: <br/> RNNs</th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Использование LSTM для определения части речи (Part of Speech Tagging). Адаптировано из <a href="https://github.com/DanAnastasyev/DeepNLP-Course">курса Даниила Анастасьева</a> с разрешения автора. </td>
<td>
<a target="_blank" href="https://github.com/sim0nsays/dlcourse_ai/tree/master/assignments/assignment6">Задание</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 11: <br/>Аудио и распознавание речи<br/>(Юрий Бабуров)</th>
<td class="no-wrap">1 мая, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Применение методов deep learning к задаче распознавания речи. Краткий обзор других задач, связанных с аудио.</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=JpS0LzEWr-4">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/tv3cv0ihq2l0u9f/Lecture%2011%20-%20Audio%20and%20Speech.pdf?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 12: <br/>Attention</th>
<td class="no-wrap">8 мая, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Использование механизма Attention в NLP на примере задачи машинного перевода. Архитектура Transformer, современное развитие.</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=qKL9hWQQQic">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/1nk66rixz4ets03/Lecture%2012%20-%20Attention%20-%20annotated.pdf?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 13: <br/>Reinforcement Learning</th>
<td class="no-wrap">15 мая, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Введение в обучение с подкреплением (reinforcement learning), использование методов deep learning. Базовые алгоритмы - Policy Gradients и Q-Learning</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=_x0ASf9jV9U">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/txh5ujn4een98t0/Lecture%2013%20-%20Reinforcement%20Learning%20-%20annotated.pdf?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Задание 7: <br/> Policy Gradients</th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Решение модельной задачи RL - Cartpole с помощью алгоритма REINFORCE на основе Policy Gradients. Подготовлено <a href="https://twitter.com/sviridovsergey">Сергеем Свиридовым</a></td>
<td>
<a target="_blank" href="https://github.com/sim0nsays/dlcourse_ai/tree/master/assignments/assignment7">Задание</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 14: <br/>Еще о Reinforcement Learning</th>
<td class="no-wrap">22 мая, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Model-based RL на примере AlphaZero. Критика и некоторые возможные пути развития области.</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=aOIK1i1xt_M">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/gv6pc7v26jw8e8i/Lecture%2014%20-%20More%20RL%20-%20annotated.pdf?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Задание: <br/> Написать пост о статье</th>
<td class="no-wrap"></td>
<td class="col-description">Прочитайте и опишите в посте одну из современных статей в области deep learning!</td>
<td>
<a target="_blank" href="https://github.com/sim0nsays/dlcourse_ai/blob/master/assignments/paper_post.md">Инструкции</a>
</td>
</tr>
<tr>
<th scope="row" class="no-wrap">Лекция 15: <br/>Заключение</th>
<td class="no-wrap">22 мая, <br/> 8:40 Мск</td>
<td class="col-description">Итоги. Чем можно заняться после курса, чтобы повысить количество Deep Learning в своей жизни.</td>
<td>
<a class="video-link" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=V9TuLKhaDqQ">Видео</a>
<a target="_blank" href="https://www.dropbox.com/s/t14f0eiyxednlpa/Lecture%2015%20-%20Outro%20-%20annotated.pdf?dl=0">Слайды</a>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
<div class="tabbed-section-2 hidden">
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="container-fluid section-partners text-center">
<div class="container section-partners__content">
<div class="row">
<div class="col-md-12 section-partners__info heading">ПРИ ПОДДЕРЖКЕ</div>
</div>
<div class="row">
<div id="logo-showcase-gray" class="col-md-12 util-carousel logo-showcase-gray carousel-container">
<div class="item">
<a href="https://www.nsu.ru/n/" target="_blank"><img src="assets/images/logo_ngu.png" alt="" /></a>
</div>
<div class="item">
<a href="http://ods.ai" target="_blank"><img src="assets/images/partners_ods.svg" height="73" width="73" alt="" /></a>
</div>
<div class="item">
<a href="http://closedcircles.com/?invite=a5f6bea89716a16054cfbfb3fafa6ed111dff4b8" target="_blank"><img src="assets/images/logo_circle.png" alt="" /></a>
</div>
<div class="item">
<a href="https://compscicenter.ru/" target="_blank"><img src="assets/images/logo_csc.svg" width="160" alt="" /></a>
</div>
</div>
</div>
<div class="row align-items-center section-footer text-center">
<div class="col-12">
© 2019 DL Course
</div>
</div>
</div>
</div>
<!-- Modal -->
<div class="modal fade" id="subscribeModal" tabindex="-1" role="dialog" aria-labelledby="subscribeModal" aria-hidden="true">
<div class="modal-dialog modal-dialog-centered" role="document">
<div class="modal-content">
<div class="modal-header">
<h5 class="modal-title" id="exampleModalLongTitle"><b>Subscribe</b></h5>
<button type="button" class="close" data-dismiss="modal" aria-label="Close">
<span aria-hidden="true">×</span>
</button>
</div>
<div class="modal-body">
<!-- Begin Mailchimp Signup Form -->
<link href="//cdn-images.mailchimp.com/embedcode/classic-10_7.css" rel="stylesheet" type="text/css">
<style type="text/css">
#mc_embed_signup {
background: #fff;
clear: left;
font: 14px Helvetica, Arial, sans-serif;
}
/* Add your own Mailchimp form style overrides in your site stylesheet or in this style block.
We recommend moving this block and the preceding CSS link to the HEAD of your HTML file. */
</style>
<div id="mc_embed_signup">
<form action="https://facebook.us7.list-manage.com/subscribe/post?u=583de279935b6df8bac8fa2cf&id=f93d72837f"
method="post" id="mc-embedded-subscribe-form" name="mc-embedded-subscribe-form" class="validate" target="_blank"
novalidate>
<div id="mc_embed_signup_scroll">
<div class="indicates-required"><span class="asterisk">*</span> indicates required</div>
<div class="mc-field-group">
<label for="mce-EMAIL">Email Address <span class="asterisk">*</span>
</label>
<input type="email" value="" name="EMAIL" class="required email" id="mce-EMAIL">
</div>
<div class="mc-field-group">
<label for="mce-FNAME">First Name <span class="asterisk">*</span>
</label>
<input type="text" value="" name="FNAME" class="required" id="mce-FNAME">
</div>
<div class="mc-field-group">
<label for="mce-LNAME">Last Name <span class="asterisk">*</span>
</label>
<input type="text" value="" name="LNAME" class="required" id="mce-LNAME">
</div>
<div id="mce-responses" class="clear">
<div class="response" id="mce-error-response" style="display:none"></div>
<div class="response" id="mce-success-response" style="display:none"></div>
</div>
<!-- real people should not fill this in and expect good things - do not remove this or risk form bot signups-->
<div style="position: absolute; left: -5000px;" aria-hidden="true"><input type="text" name="b_a320e1b7c8bb271f1153b18f3_418af07ec4"
tabindex="-1" value=""></div>
<div class="clear"><input type="submit" value="Subscribe" name="subscribe" id="mc-embedded-subscribe"
class="button"></div>
</div>
</form>
</div>
<script type='text/javascript' src='//s3.amazonaws.com/downloads.mailchimp.com/js/mc-validate.js'></script>
<script type='text/javascript'>
(function ($) {
window.fnames = new Array();
window.ftypes = new Array();
fnames[0] = 'EMAIL';
ftypes[0] = 'email';
fnames[1] = 'FNAME';
ftypes[1] = 'text';
fnames[2] = 'LNAME';
ftypes[2] = 'text';
fnames[3] = 'MMERGE3';
ftypes[3] = 'text';
}(jQuery));
var $mcj = jQuery.noConflict(true);
</script>
<!--End mc_embed_signup-->
<!-- <div class="submit-email">
<input type="text" placeholder="E-mail address" required class="form-control email-input" id="email">
<button type="button" class="btn btn-secondary submit-email__btn">Submit</button>
</div> -->
</div>
<div class="modal-footer">
<span class="telegram-invite">or join our group in <b>telegram</b></span>
<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://t.me/joinchat/GjohMhchAMW_P5q_uj79hA">
<img class="telegram-btn" src="./assets/images/telegram.png" width="40" height="40" />
</a>
</div>
</div>
</div>
</div>
<!-- Optional JavaScript -->
<!-- jQuery first, then Popper.js, then Bootstrap JS -->
<script src="libs/modernizr.custom.30587.js"></script>
<script src="libs/jquery-1.11.0.min.js"></script>
<script src="libs/jquery.utilcarousel.min.js"></script>
<script src="libs/magnific-popup/jquery.magnific-popup.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/popper.js/1.12.9/umd/popper.min.js" integrity="sha384-ApNbgh9B+Y1QKtv3Rn7W3mgPxhU9K/ScQsAP7hUibX39j7fakFPskvXusvfa0b4Q"
crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.0.0/js/bootstrap.min.js" integrity="sha384-JZR6Spejh4U02d8jOt6vLEHfe/JQGiRRSQQxSfFWpi1MquVdAyjUar5+76PVCmYl"
crossorigin="anonymous"></script>
<script src="scripts.js"></script>
</body>
</html>