Архитектура систем ИИ (AISA), 2026, лекция №3

Лекция по архитектуре систем ИИ и нейросетям. Основы линейной алгебры для нейросетей, матричная форма: - Нейросеть, как граф - Данные - Градиенты - Прямое и обратное распространение - Градиентный спуск Лабораторная работа 3.1. Построению нейросети вручную (с помощью NumPy): данные, построение вычислительного графа, тренируем нейросеть Лабораторная работа 3.2. Введение в PyTorch: тензоры, автоматическое дифференцирование, построим нашу сеть в PyTorch, полносвязная нейросеть в Pytorch Слайды: https://drive.google.com/file/d/1K90-2htVna8sgnKRfcaVIDIVxbcLbOf-/view?usp=sharing Google Colab с лабораторной работой: https://colab.research.google.com/drive/1XTcdgPqY6qkCPrMN0HDm0QUgRDW6HCOK?usp=sharing Нечаев Владимир Иваново, ИГЭУ, 2026