Sztuczne Sieci Neuronowe

Egzamin poprawkowy odędzie się 1 września (piątek) godz. 12:00 w sali KP6
Termin zajęć w semestrze letnim 2022/23:

wykład w poniedziałki o godz. 16:00-18:00 w sali PK2

laboratorium w poniedziałki o godz. 16:00-18:00 w sali PK2

Materiały do zajęć

Wykład
Laboratorium

Zaliczenie wykładu i laboratorium

Zaliczenie wykładu:

pozytywna ocena z laboratorium

egzamin w formie testu na platformie Moodle. Do zaliczenia należy uzyskać 50% punktów z egzaminu.

Zaliczenie laboratorium:

frekwencja

zadania realizowane na zajęciach

dwa projekty zaliczeniowe realizowane samodzielnie poza zajęciami

Zaliczenie zajęć, projekty i propozycje tematów projektów

Wyniki egzaminu, ocana zadań i projektów umieszczona będzie na platformie Moodle.
Adres kursu w Moodle: https://moodle.umk.pl/WFAIIS/course/view.php?id=41

Literatura i kilka przydatnych odnośników

„Klasyczne” sieci neuronowe

J. Żurada, M. Barski, W., Jędruch Sztuczne sieci neuronowe, Wydawnictwo Naukowe PWN 1996

Osowski S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996

Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa 1993

Sztuczne Sieci Neuronowe - wykład prof. W. Duch

Wstęp do Sieci Neuronowych - wykład Jarosław Piersa,

Raul Rojas, Neural Networks - A Systematic Introduction, 1996

Deep Learning

Deep Learning, I. Goodfwllow, Y. Bengio, A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016

M. Nielsen, Neural Networks and Deep Learning

Neural Network Tutorials by Geoffrey E. Hinton

Dive into Deep Learning by A. Zhang, Zack C. Lipton, Mu Li, Alex J. Smola, on GitHub

Neurocomputing - lectures by Julien Vitay (youtube, slides and notes)

Artificial Neural Networks Series on Rubik's Code

Neural Networks: Zero to Hero by Andrej Karpathy

Deep Learning

DeepNotes

A Guide to Deep Learning by YN2

Material for the Deep Learning Course NTU

Deep Learning glossary

Deep Learning Tutorials

Are we there yet ?

WER are we?

Awsome Deep Vison

8 Inspirational Applications of Deep Learning

Awesome Recurrent Neural Networks

Awesome Tensorflow Implementations

MNIST

CIFAR

ImageNet

AI Experiments with Google

Machine Learning Mastery

LLM visualization by Brendan Bycroft

Frameworki DL

Deep Learning Frameworks https://developer.nvidia.com/deep-learning-frameworks

Comparison_of_deep_learning_software

TensorFlow (Google)

Keras - high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.

Theano

Lasagne - Lightweight library to build and train neural networks in Theano

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Caffe

Torch (Facebook AI) PyThotch zawiera m. in .Coffe 2 (Facebook AI)

MATLAB Deep Learning

deeplearning4j - Deep Learning for Java