ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ В РИСК-МЕНЕДЖМЕНТЕ

ПАО "Сбербанк России"

Содержание

1. Введение. Практика на PyTorch и TensorFlow (week01)
2. Градиентный спуск. Backpropagation (week02)
3. Backpropagation для MLP на PyTorch (week03)
4. Эвристики для обучения нейронных сетей (week04)
5. Эвристики для обучения нейронных сетей. Часть2 (week05)
6. DataLoader (week05)
7. TensorBoard, MLFlow (week06)
8. Feature Engineering (week06)
9. Keras & TensorFlow Tutorial (week07)
10. Нейронные сети для табличных данных (week08)
11. Компьютерное зрение (week09)
12. NLP (week10)
13. Transformer (week11)
14. Transformer для разных типов данных (week12)
15. Graph Neural Networks. AI in Risk Modeling (week13)