Архитектура систем ИИ (AISA), 2025, лекция №3

Лекция и лабораторная работа по архитектуре систем ИИ (Artificial Intelligence Systems Architecture) и нейросетям. Лекция на тему матричной формы в обучении нейросетей: - Нейросеть, как граф - Данные - Градиенты - Прямое и обратное распространение - Градиентный спуск Первая часть лабораторной работы посвящена построению нейросети вручную (с помощью NumPy): - Данные - Построение вычислительного графа - Тренируем нейросеть Вторая часть лабораторной работы - введение в PyTorch: - Тензоры (основные виды, типы данных, простые операции) - Автоматическое дифференцирование - Построим нашу сеть в PyTorch - Полносвязная нейросеть в Pytorch Слайды: https://drive.google.com/file/d/1p9nr4K6ngmN8PC3hOonPMqvq7dCGnDgP/view?usp=sharing Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/17ATlaIF4oCs-1yFFBkywshrvJolqxhCU?usp=sharing Нечаев Владимир Иваново, ИГЭУ, 2025