ML → DL: Переход на тёмную сторону

Курсы по ML пройдены, sklearn освоен, xgboost покорён. Теперь — нейросети.

План атаки:

1. CNN — чтобы компьютеры наконец-то увидели то, что видят мы.
2. RNN/LSTM — пусть запоминают контекст (и мои ошибки).
3. Трансформеры — потому что “Attention is All You Need” (и мне действительно нужно).
4. Diffusion — когда надоест предсказывать и захочется генерить.

Философия:

• Не “как использовать tf.keras”, а почему это вообще работает.
• Не “скормить данные модели”, а разобраться, как она их жуёт.

Первый пост — разбор CNN на котиках (буквально). Без воды, только код и суть.

P.S. Если вы тоже верите, что matrix multiplication — это магия, welcome в комментарии.