Основная задача третьей части курса машинного обучения – познакомить с т.н. глубоким обучением, основами конструирования и обучения нейронных сетей. Представлены основные архитектуры сетей: полносвязные, свёрточные, рекуррентные, трансформеры. Рассказываются приёмы эффективного обучения нейросетей. Больше уделяется времени применению сетей для обработки изображений. В конце идёт блок лекций по генеративным моделям.