Страница курса с видеолекциями и практическими заданиями.

1. Распознавание рукописных цифр из набора данных MNIST - mnist.py. Используется полносвязная нейронная сеть.
2. Распознавание объектов на изображениях из набора данных CIFAR-10 - cifar10.py. Используется сверточная нейронная сеть.
3. Определение тональности отзывов на фильмы из IMDB Movie Review Dataset - imdb_lstm.py. Используется рекуррентная сеть LSTM.

1. Python 3.
2. Библиотека глубокого обучения Keras.
3. Библиотека Theano (используется в качестве вычислительного бекенда для Keras).

Инструкция по установке Keras и Theano в Anaconda.

Можно вместо Theano использовать TensorFlow, но с ней примеры не тестировались. Возможны проблемы из-за разных подходов к использованию размерностей тензоров.

При реализации проекта используются средства поддержки, выделенные в качестве гранта на основании конкурса, проведенного Общероссийской общественно-государственной просветительской организации «Российское общество «Знание».