1. Лекции К.В. Воронцова по машинному обучению
https://yandexdataschool.ru/edu-process/courses/machine-learning#item-1
2. Лекции (часть 1) от Computer Science Center
3. Лекции (часть 2) от Computer Science Center
4. Анализ данных на R в примерах и задачах от Computer Science Center (часть 1)
5. Анализ данных на R в примерах и задачах от Computer Science Center (часть 2)
6. Введение в вероятностный язык построения моделей машинного обучения
7.Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных
8. Курс лекций по глубокому обучению на Python
9. Лекции по компьютерному зрению (14 лекций)
В курсе рассматриваются как базовые понятния компьютерного зрения, так и ряд современных алгоритмов, позволяющих решать практические задачи. Отдельно отмечается связь методов компьютерного зрения с обработкой зрительной информации в мозгу человека. Курс подготовлен при поддержке Microsoft Research.
Программа курса:
1 Введение и компьютерное зрение и устройство зрительной системы человека.
2 Обработка изображений.
3 Простые методы анализа изображений.
4 Представление изображений.
5. Локальные особенности.
6 Оценка параметров моделей.
7 Машинное обучение и классификация изображений.
8 Поиск и локализация объектов.
9 Задачи на больших коллекцях изображений.
10 Поиск изображений по содержанию.
11 Основы видеонаблюдения.
12 Распознавание событий в видео.
13 Компьютерное зрение в реальном времени. Курс прочитан в Лаборатории компьютерной графики и мультимедиа ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова. Лаборатория создана в 1998 году Юрием Матвеевичем Баяковским, одним из пионеров компьютерной графики в России, членом ACM SIGGRAPH Computer Graphics Pioneers Club. Сотрудниками лаборатории читаются курсы по компьютерной графике, фотореалистичной визуализации, компьютерному зрению, обработке видео и 3D видео.
10. Лекции по компьютерному зрению
11. Синтез изображений с помощью глубоких нейросетей
12.ОСНОВЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Математическая статистика